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@@ -2,6 +2,9 @@
 
 kor-bert fine-tuning 모델
 
+자주 안쓰는 한글이름 기준으로
+생성기를 만들어서, 16만개의 한글 이름을 생성 후 학습한 모델입니다.
+
 ex) 안녕하세요. 임준영입니다. -> 안녕하세요. ***입니다.
 
 
@@ -13,5 +16,18 @@ model_name = 'joon09/kor-naver-ner-name'
 tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name)
 model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_name)
 nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)
+
+ner('안녕하세요. 임준영입니다.',grouped_entities=True,aggregation_strategy='average')
+
+[{'entity_group': 'PER',
+  'score': 0.99999785,
+  'word': '임',
+  'start': 7,
+  'end': 8},
+ {'entity_group': 'PER',
+  'score': 0.82035744,
+  'word': '##준영',
+  'start': 8,
+  'end': 10}]
 ```