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Bertino

indigo-aiによって開発
大規模なイタリア語コーパスで事前学習された軽量なDistilBERTモデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています。
ダウンロード数 64
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

BERTinoはindigo.aiが開発したイタリア語事前学習言語モデルで、DistilBERTアーキテクチャを採用し、タスク非依存性を持ち、様々な下流タスクにファインチューニング可能です。

モデル特徴

軽量で効率的
DistilBERTアーキテクチャを採用し、標準BERTモデルと比べてサイズが小さく、速度が速いながらも高い性能を維持しています。
大規模事前学習
PaisaとItWaCの2大コーパスを統合した1400万文(12GBテキスト)で事前学習されています。
マルチタスク適応
品詞タグ付け、固有表現認識、文分類など様々な下流タスクに適用可能であることが検証されています。

モデル能力

テキスト分類
固有表現認識
品詞タグ付け
意味理解

使用事例

自然言語処理
品詞タグ付け
Italian ISDTデータセットで0.9801のF1スコアを達成
ファインチューニングに9分4秒、評価はわずか3秒
固有表現認識
Italian WikiNERデータセットでの性能
F1スコア0.9038、教師モデルに比べて約50%速いファインチューニング速度
文分類
多クラス分類タスクへの応用
F1スコア0.7788、評価時間はわずか6秒
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