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REPUBBLICA ITALIANA IN NOME DEL POPOLO ITALIANO Il tribunale di Roma In
persona del Giudice Unico Dr. Mario Rossi ha emesso la seguente SENTENZA
Nella causa civile di 1 grado iscritta al N. 00100 del ruolo generale
dell’anno 2015, posta in deliberazione all’udienza dell’1 Gennaio 2016, e
vertente Tra Giuseppe Bianchi, (C.F.BNCGPP80A01H501E) elettivamente
domiciliato in Roma, Via Termini 19, presso lo Studio dell’Avv. Antonio
Verdi, che lo rappresenta e difende per procura in calce alla comparsa di
costituzione di nuovo difensore OPPONENTE E Azienda panettieri S.p.A.
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Modello di Riconoscimento di Entità Denominate (NER) per Sentenze Italiane - Descrizione
Questo modello di Ner è stato creato per l'analisi di entità denominate in sentenze emesse dalle corti italiane. Riconosce entità come persone, luoghi, organizzazioni, importi, date, codici fiscali; riconosce i titoli avv e dott e identifica le citazioni di leggi, sentenze e procedimenti
Dettagli
Nello specifico riconosce:
- **PERSONA
- **ORGANIZZAZIONE
- **LUOGO
- **DATA
- **INDIRIZZO
- **IMPORTO
- **LEGGE
- **AVV
- **DOTT
- **CODFISC
- **NUMERO
- **IDSENT
- **IDPROC
How to Get Started with the Model
Puoi usare il modello utilizzando la pipeline for NER.
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from transformers import pipeline
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bboninsss/CiceroNER.v1")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("bboninsss/CiceroNER.v1")
nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)
example = "Mario Rossi è nato a Roma"
ner_results = nlp(example)
print(ner_results)
- Developed by: Marco Bonina