Modelo para Reconhecimento de Entidade Nomeadas em português utilizando o modelo spaCy pt_core_news_sm
Link do trabalho no Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/flaviagg/lenerbr .
Criei um Web App que proporciona a comparação dos modelos sm e lg: https://huggingface.co/spaces/flaviaggp/Streamlit_Lener .
Métricas por entidade

| Feature |
Description |
| Name |
pt_pipeline |
| Version |
0.0.0 |
| spaCy |
>=3.4.4,<3.5.0 |
| Default Pipeline |
tok2vec, ner |
| Components |
tok2vec, ner |
| Vectors |
0 keys, 0 unique vectors (0 dimensions) |
| Sources |
n/a |
| License |
n/a |
| Author |
n/a |
Label Scheme
View label scheme (6 labels for 1 components)
| Component |
Labels |
ner |
JURISPRUDENCIA, LEGISLACAO, LOCAL, ORGANIZACAO, PESSOA, TEMPO |
Accuracy
| Type |
Score |
ENTS_F |
82.73 |
ENTS_P |
80.14 |
ENTS_R |
81.42 |
TOK2VEC_LOSS |
66943.07 |
NER_LOSS |
124326.31 |