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@@ -2,6 +2,8 @@
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  license: apache-2.0
3
  language:
4
  - it
 
 
5
  ---
6
  ### Model Card: Gliner - Modello Generalista per l'Identificazione di PII
7
 
@@ -31,4 +33,28 @@ Il modello è stato addestrato su un ampio dataset contenente circa 200K di esem
31
  #### Limitazioni
32
  - **Variabilità dei Dati**: Gliner può avere difficoltà nell'identificare PII in documenti non strutturati o con formattazioni molto diverse da quelle presenti nel set di addestramento.
33
  - **Tag Rari**: Il modello può mostrare performance ridotte su tag meno comuni o su quelli che non erano ben rappresentati nel set di addestramento.
34
- - **Bias**: Come tutti i modelli di machine learning, Gliner può essere soggetto a bias derivanti dal dataset di addestramento.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2
  license: apache-2.0
3
  language:
4
  - it
5
+ pipeline_tag: token-classification
6
+ library_name: gliner
7
  ---
8
  ### Model Card: Gliner - Modello Generalista per l'Identificazione di PII
9
 
 
33
  #### Limitazioni
34
  - **Variabilità dei Dati**: Gliner può avere difficoltà nell'identificare PII in documenti non strutturati o con formattazioni molto diverse da quelle presenti nel set di addestramento.
35
  - **Tag Rari**: Il modello può mostrare performance ridotte su tag meno comuni o su quelli che non erano ben rappresentati nel set di addestramento.
36
+ - **Bias**: Come tutti i modelli di machine learning, Gliner può essere soggetto a bias derivanti dal dataset di addestramento.
37
+
38
+ ## Installation
39
+ To use this model, you must install the GLiNER Python library:
40
+ ```
41
+ !pip install gliner
42
+ ```
43
+
44
+ ## Usage
45
+ Once you've downloaded the GLiNER library, you can import the GLiNER class. You can then load this model using `GLiNER.from_pretrained` and predict entities with `predict_entities`.
46
+
47
+ ```python
48
+ from gliner import GLiNER
49
+
50
+ model = GLiNER.from_pretrained("DeepMount00/GLiNER_PII_ITA")
51
+
52
+ text = """..."""
53
+
54
+ labels = ["label1", "label2"]
55
+
56
+ entities = model.predict_entities(text, labels)
57
+
58
+ for entity in entities:
59
+ print(entity["text"], "=>", entity["label"])
60
+ ```