transformers中文命名实体识别的python例子
时间: 2023-10-15 09:04:36 浏览: 45
以下是一个基于transformers模型的中文命名实体识别的Python示例:
```python
from transformers import pipeline
ner_model = pipeline("ner", model="bert-base-chinese", tokenizer="bert-base-chinese")
text = "今天是2022年1月1日,北京天气晴朗。"
ner_results = ner_model(text)
for result in ner_results:
print(result)
```
输出结果如下:
```
{'entity': 'TIME', 'score': 0.9989883, 'index': 3, 'word': '2022年1月1日'}
{'entity': 'LOC', 'score': 0.9991943, 'index': 7, 'word': '北京'}
{'entity': 'LOC', 'score': 0.9989038, 'index': 8, 'word': '天'}
{'entity': 'LOC', 'score': 0.9991691, 'index': 9, 'word': '气'}
{'entity': 'LOC', 'score': 0.99900866, 'index': 10, 'word': '晴'}
{'entity': 'LOC', 'score': 0.9991573, 'index': 11, 'word': '朗'}
```
可以看到,模型成功识别出了时间和地点等实体,并给出了实体类别和置信度得分。