aboutcode-org / aboutcode-org/scancode-toolkit

[GSoC] Train DeBERTa NER model for required phrase prediction

未關閉
#5,137 0 則留言 0 個 reaction 已指派 0 人 在 GitHub 檢視
GSoC
主要語言
Python
星號
2.6k
分支
791
平均合併
1 天 12 小時
30 天內合併 PR
5

描述

continuation of #5077. uses the BIOES dataset produced there

## Goal
Finetune DeBERTa-v3-large to predict required phrase spans in license rule text using BIOES labels

## Tasks
- Subword tokenization with label alignment (-100 for continuation tokens)
- Training with class-weighted loss (handle O vs B/I/E/S imbalance)
- Include negative samples (rules without markers, all-O labels) for balanced training
- Evaluation: token F1, exact span match
- ONNX export for CPU inference

貢獻指南

開啟貢獻指南

評估

這個 Issue 還沒有評估資料。

把新 issue 寄到你的電子郵件信箱

精選適合新手參與的 GitHub issue 摘要。