Intended uses & limitations
How to use
You can use this model with spacy.
import ta_Tamil_NER
from spacy import displacy
nlp = ta_Tamil_NER.load()
doc = nlp("கூகுள் நிறுவனம் தனது முக்கிய வசதியான ஸ்ட்ரீட் வியூ வசதியை 10 நகரங்களில் இந்தியாவில் அறிமுகப்படுத்தி உள்ளது.")
displacy.render(doc,jupyter=True, style = "ent")
| Feature | Description |
|---|
| Name | ta_Tamil_NER |
| Version | 0.0.0 |
| spaCy | >=3.2.4,<3.3.0 |
| Default Pipeline | transformer, ner |
| Components | transformer, ner |
| Vectors | 0 keys, 0 unique vectors (0 dimensions) |
| Sources | n/a |
| License | n/a |
| Author | Karthi Dhayalan |
Label Scheme
View label scheme
| Component | Labels |
|---|
ner | B-PER, I-PER, B-ORG, I-ORG, B-LOC, I-LOC |
Accuracy
| Type | Score |
|---|
ENTS_F | 84.92 |
ENTS_P | 84.34 |
ENTS_R | 85.52 |
TRANSFORMER_LOSS | 1842600.06 |
NER_LOSS | 108788.05 |