Update README.md

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 license: mit
+language: ja
+library_name: transformers
+tags: 
+    - pytorch
+    - deberta
+    - deberta-v2
+    - named entity recognition
+    - named-entity-recognition
+    - ner
+datasets: 
+    - wikipedia
+    - cc100
+    - oscar
+metrics: 
+    - accuracy
+
 ---
+
+# このモデルはdeberta-v2-large-japaneseをファインチューニングして固有表現抽出（NER）に用いれるようにしたものです。
+このモデルはdeberta-v2-large-japaneseを Wikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセット(ストックマーク社、https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset )を用いてファインチューニングしたものです。
+
+# This model is fine-tuned model for Named Entity Recognition (NER) which is based on deberta-v2-large-japanese
+This model is fine-tuned by using Wikipedia dataset.
+
+You could use this model for NER tasks.
+
+# How to use 使い方
+transformersおよびpytorch、sentencepiece、Juman++をインストールしてください。
+以下のコードを実行することで、固有表現抽出タスクを解かせることができます。  please execute this code.
+```python
+from transformers import AutoTokenizer,pipeline, AutoModelForTokenClassification
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Mizuiro-sakura/deberta-v2-large-japanese-finetuned-ner')
+model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('Mizuiro-sakura/deberta-v2-large-japanese-finetuned-ner') # 学習済みモデルの読み込み
+
+text=('昨日は東京で買い物をした')
+
+ner=pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer)
+
+result=ner(text)
+print(result)
+```
+# モデルの精度 accuracy of model
+全体：0.7974729241877256
+              　　　　precision    recall  f1-score   support
+
+     その他の組織名      0.72      　0.72     0.72       238
+       イベント名       0.73      0.85      0.79       215
+          人名       　0.83     　 0.89      0.86       547
+          地名       　0.79      　0.80      0.80       446
+      政治的組織名      0.78     　 0.83      0.80       263
+         施設名       　0.74    　  0.84      0.79       241
+         法人名       　0.84      　0.80      0.82       487
+         製品名       　0.65     　 0.78      0.71       252
+
+  　　 micro avg       0.77      0.82      0.80      2689
+   　　macro avg       0.76      0.82      0.79      2689
+　　　weighted avg      0.78      0.82      0.80      2689
+
+# deberta-v2-base-japaneseとは？
+日本語Wikipedeia（3.2GB）および、cc100(85GB)、oscar(54GB)を用いて訓練されたモデルです。
+京都大学黒橋研究室が公表されました。
+
+# Model description
+This is a Japanese DeBERTa V2 base model pre-trained on Japanese Wikipedia, the Japanese portion of CC-100, and the Japanese portion of OSCAR.
+
+# Acknowledgments 謝辞
+モデルを公開してくださった京都大学黒橋研究室には感謝いたします。
+
+I would like to thank Kurohashi Lab at Kyoto University.
+
+