Indonesia Named Entity Recognition (NER) using BERT
Aplikasi berbasis Streamlit untuk mendeteksi entitas bernama (Named Entity Recognition / NER) pada teks berbahasa Indonesia menggunakan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) yang telah di-fine-tune.
Proyek ini dirancang untuk kebutuhan analisis teks domain medis, namun dapat dikembangkan untuk domain lain seperti berita, hukum, atau sosial media.
localhost_8501_ (4)
🚀 Fitur Utama
🔍 Prediksi otomatis entitas (mis. nama penyakit, spesies, lokasi, dsb.) dari teks input.
🎨 Highlight visual interaktif untuk setiap entitas yang terdeteksi.
⚙️ Berbasis model BERT yang telah di-fine-tune untuk tugas token classification.
📊 Tabel hasil entitas yang dapat diperluas (expandable).
💻 Aplikasi berbasis web (Streamlit) — berjalan lokal maupun di-deploy ke cloud.
🧠 Model yang Digunakan
Model menggunakan arsitektur BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) yang telah di-fine-tune pada dataset NER Bahasa Indonesia.
Struktur folder model:
fine_tuned_bert_ner/
│
├── config.json
├── pytorch_model.bin
├── tokenizer_config.json
├── vocab.txt
└── special_tokens_map.json
Pastikan folder ini berada satu direktori dengan file app.py.