模型介绍
中文整理英语电商域Query NER介绍
模型描述
本方法采用Transformer-CRF模型，使用XLM-RoBERTa(XLM-R)作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入英语搜索query文本产出命名实体识别结果, 具体调用方式请参考代码示例。
训练数据介绍
ecom-query-en: 内部英语电商领域搜索query命名实体识别(NER)数据集, 支持产品(product), 功能(function), 品牌(brand), 模式(pattern), 颜色(color), 用户群体(consumer group), 风格(style)等七大类型的实体识别
实体类型 英文名
- --------- ------
产品 product
功能 function
品牌 brand
图案 pattern
颜色 color
用户群体 consumer group
风格 style
快速上手
适用范围
在安装ModelScope完成之后即可使用named-entity-recognition(命名实体识别)的能力, 默认单句长度不超过512, 推荐输入长度不超过128的句子。
代码示例
性能评测
全局评测
Precision Recall F1
- -- --- ---
- 6 76.8 75.7
按实体类型评测
实体类型 Precision Recall F1
- -- --- --- ---
product 75.54 80.69 78.03
brand 75.17 76.06 75.61
pattern 70.78 62.75 66.52
color 76.60 90.00 82.76
consumer group 90.62 90.62 90.62
style 82.76 77.42 80.00
function 62.06 62.55 62.30
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