File size: 1,649 Bytes
3a77a96
 
00300ef
7e446c8
3a77a96
 
 
 
 
 
 
 
 
 
6f77c84
 
3a77a96
 
 
 
 
 
 
 
 
 
00300ef
3a77a96
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
---
widget:
- text: "Chiều 3/1, Đoàn công tác của Báo Nhân Dân do đồng chí Lê Quốc Minh, Ủy viên Trung ương Đảng, Tổng Biên tập Báo Nhân Dân, Phó Trưởng Ban Tuyên giáo Trung ương, Chủ tịch Hội Nhà báo Việt Nam làm Trưởng đoàn đã có buổi làm việc với lãnh đạo tỉnh Tuyên Quang."
inference: false
tags:
- named-entity-recognition
language:
- vi
model-index:
- name: lsg-ner-vietnamese-electra-base-1024
  results: []
---

# LSG ner vietnamese electra base model with max input length of 1024
A LSG version with extended input length based on [NlpHUST/ner-vietnamese-electra-base](https://huggingface.co/NlpHUST/ner-vietnamese-electra-base) and [LSG Attention](https://arxiv.org/abs/2210.15497).\
Remember to add trust_remote_code=True option while loading the model.

## Usage
Fill mask example:
```python:
from transformers import AutoModelForTokenClassification, AutoTokenizer, pipeline

model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("nguyendangsonlam/lsg-ner-vietnamese-electra-base-1024", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nguyendangsonlam/lsg-ner-vietnamese-electra-base-1024")

nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)
example = "Chiều 3/1, Đoàn công tác của Báo Nhân Dân do đồng chí Lê Quốc Minh, Ủy viên Trung ương Đảng, Tổng Biên tập Báo Nhân Dân, Phó Trưởng Ban Tuyên giáo Trung ương, Chủ tịch Hội Nhà báo Việt Nam làm Trưởng đoàn đã có buổi làm việc với lãnh đạo tỉnh Tuyên Quang."

ner_results = nlp(example)
print(ner_results)
```