ner-kor-roberta_aihub_094_208_90k

ner-kor-roberta_aihub_094_208_90k

한국어 개체명 인식(NER) 모델입니다. KLUE RoBERTa-base를 백본으로, AIHub 한국어 NER 데이터셋(약 90만 문장)으로 파인튜닝하였습니다. spaCy 3.8 + spacy-transformers 파이프라인으로 학습되었습니다.

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지원 레이블

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학습 데이터 예시

{"text": "관광지명 38해변", "entities": [[5, 9, "LOC"]]}

성능 (test set, 90,873 문장)

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사용법

spaCy로 직접 사용

import spacy

nlp = spacy.load("경로/또는/모델명")

doc = nlp("이순신 장군은 전라도 여수에서 싸웠다.")
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)
# 이순신   PER
# 전라도   LOC
# 여수에서 LOC

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학습 정보

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모델 파일 구조

이 모델은 spaCy 포맷으로 저장되어 있으며 spacy.load()로 직접 로드할 수 있습니다.

model-best/
├── config.cfg          # spaCy 파이프라인 설정
├── meta.json           # 모델 메타데이터 및 성능 기록
├── transformer/        # klue/roberta-base 파인튜닝 가중치 (444MB)
├── ner/                # NER 전이 파서 가중치
├── doc_cleaner/        # 메모리 관리 컴포넌트
└── vocab/              # 어휘 사전

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라이선스

MIT