token classification

在自然语言处理中，Token Classification是一种任务，旨在将输入文本中的每个标记（token）分类到预定义的标签集合中。常见的Token Classification任务包括命名实体识别（NER）、词性标注和情感分析等。在典型的序列识别任务中，如命名实体识别任务（NER），我们可以使用AutoModelForTokenClassification来微调Bert模型。

在微调过程中，我们首先使用tokenizer对输入文本进行分词，并将其转换为模型可以接受的输入格式。接下来，我们将得到的输入传入Bert模型，模型会对每个token进行分类，并输出对应的标签。最后，我们可以根据模型的输出结果进行后续的分析和应用。

参考资料：
- huggingface官方教程：Token classification
- 示例代码：https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/token_classification.ipynb

相关问题

使用huggingface命名实体识别

huggingface的Davlan/bert-base-multilingual-cased-ner-hrl命名实体识别模型是一个用于识别人名、地名和组织机构名等16种语言的模型。它是基于Bert模型进行微调的，使用了AutoModelForTokenClassification方法。你可以参考huggingface官方教程中的Token classification部分来了解如何在命名实体识别任务上使用该模型进行微调。

参考资料：
- huggingface官方教程：Token classification
- 知乎：利用huggingface的transformers库在自己的数据集上实现中文NER（命名实体识别）
- CSDN博客：HuggingFace Datasets来写一个数据加载脚本_名字填充中的博客
- CSDN博客：huggingface使用BERT对自己的数据集进行命名实体识别方法
- CSDN博客：Huggingface-transformers项目源码剖析及Bert命名实体识别实战

hugging face使用案例

Hugging Face 是一个开源的自然语言处理模型库，提供了许多预训练模型和工具，可以用于文本分类、命名实体识别、问答系统等多个 NLP 任务。以下是几个 Hugging Face 的使用案例：

1. Fine-Tuning BERT for Sentiment Analysis：使用 Hugging Face 的 Transformers 库，Fine-Tuning BERT 模型，完成情感分析任务。

2. Masked Language Modeling with BERT：使用 Hugging Face 的 Transformers 库，训练自己的 BERT 模型，完成遮蔽语言建模任务。

3. Token Classification with BERT：使用 Hugging Face 的 Transformers 库，Fine-Tuning BERT 模型，完成自然语言序列标注任务。

4. Text Generation with GPT-2：使用 Hugging Face 的 Transformers 库，加载 GPT-2 模型，完成文本生成任务。

5. Question Answering with DistilBERT：使用 Hugging Face 的 Transformers 库，Fine-Tuning DistilBERT 模型，完成问答系统任务。