Token Classification
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Instructions to use software-si/horeca-ner with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use software-si/horeca-ner with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("token-classification", model="software-si/horeca-ner")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("software-si/horeca-ner") model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("software-si/horeca-ner") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
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language: it
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tags:
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- ner
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- ristorazione
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- pytorch
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- transformers
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- fine-tuning
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license: apache-2.0
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datasets: []
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metrics:
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- f1
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# 📦 Modello NER per Estrazione di Caratteristiche Tecniche (Settore Ristorazione)
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Questo modello Named Entity Recognition (NER) è stato fine-tunato per **estrarre caratteristiche tecniche** da richieste in linguaggio naturale nel contesto della **ristorazione professionale**.
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## 📌 Obiettivo
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Estrarre in automatico entità chiave da frasi come:
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> _"Mi serve una cucina a gas con 6 fuochi su vano aperto e profondità 90."_
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Restituendo un output strutturato:
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"TIPO_COTTURA": "gas",
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"NUM_ZONE": "6",
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"DISPOSIZIONE": "vano aperto",
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"PROFONDITÀ": "90"
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