HanBert-NER

• HanBert 이용한 한국어 Named Entity Recognition Task
• 🤗Huggingface Tranformers🤗 라이브러리를 이용하여 구현

Dependencies

• torch==1.4.0
• transformers==2.7.0
• seqeval==0.0.12

Dataset

• Naver NLP Challenge 2018의 NER Dataset 사용 (Github link)
• 해당 데이터셋에 Train dataset만 존재하기에, Test dataset은 Train dataset에서 split하였습니다. (Data link)
  • Train (81,000) / Test (9,000)

Details

기본적인 사용법은 HanBert-Transformers를 참고

Prerequisite

• Tokenizer의 경우 현재 Ubuntu에서만 사용 가능
• HanBert Model 다운로드 (Pretrained weight + Tokenizer) 및 압축 해제
  • HanBert-54kN-torch
  • HanBert-54kN-IP-torch

Usage

$ python3 main.py --model_type hanbert \
                  --model_name_or_path HanBert-54kN-torch\
                  --do_train \
                  --do_eval

$ python3 main.py --model_type hanbert \
                  --model_name_or_path HanBert-54kN-IP-torch\
                  --do_train \
                  --do_eval

Prediction

$ python3 predict.py --input_file {INPUT_FILE_PATH} --output_file {OUTPUT_FILE_PATH} --model_dir {SAVED_CKPT_PATH}

Results

Hyperparameter는 main.py에 있는 것을 그대로 사용하였습니다

	Slot F1 (%)
HanBert-54kN	87.31
HanBert-54kN-IP	86.57
KoBERT	86.11
DistilKoBERT	84.13
Bert-Multilingual	84.20
BiLSTM-CRF	74.57

References

• HanBert
• Naver NER result on KoBERT
• Naver NLP Challenge
• Huggingface Transformers
• NLP Implementation by aisolab
• BERT NER by eagle705