YAML Metadata Warning: empty or missing yaml metadata in repo card (https://huggingface.co/docs/hub/model-cards#model-card-metadata)

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)


πŸš€ Fitur Utama

  • πŸ” Prediksi otomatis entitas (mis. nama penyakit, spesies, lokasi, dsb.) dari teks input.
  • 🎨 Highlight visual interaktif untuk setiap entitas yang terdeteksi.
  • βš™οΈ Berbasis model BERT yang telah di-fine-tune untuk tugas token classification.
  • πŸ“Š Tabel hasil entitas yang dapat diperluas (expandable).
  • πŸ’» Aplikasi berbasis web (Streamlit) β€” 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/ β”‚ β”œβ”€β”€ config.json

β”œβ”€β”€ pytorch_model.bin

β”œβ”€β”€ tokenizer_config.json

β”œβ”€β”€ vocab.txt

└── special_tokens_map.json

Pastikan folder ini berada satu direktori dengan file app.py.


πŸ› οΈ Cara Menjalankan Proyek

1️⃣ Clone Repository

git clone https://github.com/decoderr24/Indonesian-NER-using-BERT.git
cd Indonesian-NER-using-BERT

2️⃣ Install Dependencies

Gunakan Python 3.8+ dan jalankan:

pip install -r requirements.txt

Atau manual:

pip install streamlit torch transformers pandas

3️⃣ Jalankan Aplikasi

streamlit run app.py

Kemudian buka browser di:

http://localhost:8501

Downloads last month
3
Safetensors
Model size
0.1B params
Tensor type
F32
Β·
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. πŸ™‹ Ask for provider support