readme: ---
  tags:
  - flair
  - token-classification
  - sequence-tagger-model
  language: fa
  dataset:
  -  NSURL-2019
  widget:
  - text: "آخرین مقام برجسته ژاپنی که پس از انقلاب 57  تاکنون به ایران سفر کرده است شینتارو آبه است."
  ---
  
  ## Persian NER in Flair
  
  This is the universal Named-entity recognition model for Persian that ships with [Flair](https://github.com/flairNLP/flair/).
  
  F1-Score: **84.03** (NSURL-2019)
  
  Predicts NER tags:
  
  | **tag**                        | **meaning** |
  |:---------------------------------:|:-----------:|
  | PER         | person name | 
  | LOC         | location name | 
  | ORG         | organization name | 
  | DAT         | date |
  | TIM         | time |
  | PCT         | percent |
  | MON         | Money|
  
  ---
  
  ### Demo: How to use in Flair
  
  Requires: **[Flair](https://github.com/flairNLP/flair/)** (`pip install flair`)
  
  ```python
  from flair.data import Sentence
  from flair.models import SequenceTagger
  
  # load tagger
  tagger = SequenceTagger.load("hamedkhaledi/persain-flair-ner")
  
  # make example sentence
  sentence = Sentence("آخرین مقام برجسته ژاپنی که پس از انقلاب 57  تاکنون به ایران سفر کرده است شینتارو آبه است.")
  
  tagger.predict(sentence)
  #print result
  print(sentence.to_tagged_string())
  ```
  
  This yields the following output:
  ```
  آخرین مقام برجسته ژاپنی که پس از انقلاب 57 <B-DAT> تاکنون به ایران <B-LOC> سفر کرده است شینتارو <B-PER> آبه <I-PER> است .
  ```
  
  ---
  
  ### Results
  - F-score (micro) 0.8403
  - F-score (macro) 0.8656
  - Accuracy 0.7357
  
  ```
  By class:
                precision    recall  f1-score   support
  
           LOC     0.8789    0.8589    0.8688      4083
           ORG     0.8390    0.7653    0.8005      3166
           PER     0.8395    0.8169    0.8280      2741
           DAT     0.8648    0.7957    0.8288      1150
           MON     0.9758    0.9020    0.9374       357
           TIM     0.8500    0.8193    0.8344       166
           PCT     0.9615    0.9615    0.9615       156
  
     micro avg     0.8616    0.8200    0.8403     11819
     macro avg     0.8871    0.8456    0.8656     11819
  weighted avg     0.8613    0.8200    0.8400     11819
   samples avg     0.7357    0.7357    0.7357     11819
  
  Loss: 0.06893542408943176'
  
  ```