https://github.com/an0nx/ner-model-for-company-names-gost-and-product-names-detect

Модель NER для определения названий компаний, стандартов госта и названий товаров с точностью 97%
https://github.com/an0nx/ner-model-for-company-names-gost-and-product-names-detect

named-entity-recognition ner python spacy spacy-models

Last synced: 27 days ago
JSON representation

Модель NER для определения названий компаний, стандартов госта и названий товаров с точностью 97%

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/an0nx/ner-model-for-company-names-gost-and-product-names-detect
• Owner: An0nX
• License: gpl-3.0
• Created: 2024-06-13T09:19:40.000Z (5 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-06-13T09:36:53.000Z (5 months ago)
• Last Synced: 2024-10-09T11:43:11.254Z (27 days ago)
• Topics: named-entity-recognition, ner, python, spacy, spacy-models
• Language: HTML
• Homepage:
• Size: 29.6 MB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

Awesome Lists containing this project

README

        
# NER Model for Company Names, GOST, and Product Names Detection

![image](https://github.com/An0nX/NER-Model-for-Company-Names-GOST-and-Product-Names-Detect/assets/80145620/eb7fa309-d4d9-4c7b-a6e9-7bbdb5f0e3b8)

![Python](https://img.shields.io/badge/python-3670A0?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=ffdd54)

![spaCy](https://img.shields.io/badge/spaCy-3.0+-brightgreen)

![License](https://img.shields.io/badge/License-GPLv3-lightgrey)

![Issues](https://img.shields.io/github/issues/An0nX/NER-Model-for-Company-Names-GOST-and-Product-Names-Detect)

### Особенности

- **Определение названий компаний**

- **Определение стандартов ГОСТ**

- **Определение названий товаров**

- **Поддержка русского языка**

### Установка

1. Клонируйте репозиторий:

    ```sh

    git clone https://github.com/An0nX/NER-Model-for-Company-Names-GOST-and-Product-Names-Detect.git

    ```

2. Установите зависимости:

    ```sh

    pip install -r requirements.txt

    ```

### Использование

Для загрузки и использования модели, выполните следующий код:

```python

import spacy

nlp = spacy.load("path_to_your_model")

# Пример использования

doc = nlp("Ваш текст для обработки")

for ent in doc.ents:

    print(ent.text, ent.label_)

```