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Xlm Roberta Base Finetuned Panx All
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Xlm Roberta Base Finetuned Panx All

huangjiaによって開発
XLM-RoBERTa-baseモデルを特定のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主にシーケンスラベリングタスクに使用され、評価F1スコアは0.8561です。
大規模言語モデル
Transformers
オープンソースライセンス:MIT#多言語NER#高F1スコア#RoBERTaファインチューニング
ダウンロード数 29
リリース時間 : 7/9/2022

モデル概要

このモデルはXLM-RoBERTa-baseアーキテクチャに基づくファインチューニングバージョンで、多言語シーケンスラベリングタスクに適しており、評価セットで優れたパフォーマンスを示します。

モデル特徴

多言語サポート
XLM-RoBERTaアーキテクチャに基づき、多言語テキストを処理する能力を備えています
高性能シーケンスラベリング
評価セットで0.8561のF1スコアを達成し、優れたパフォーマンスを示します
効率的なファインチューニング
事前学習モデルに基づいてファインチューニングを行い、トレーニング効率が高いです

モデル能力

テキストシーケンスラベリング
多言語テキスト処理
固有表現認識

使用事例

自然言語処理
固有表現認識
テキスト内の人名、地名、組織名などのエンティティを識別します
F1スコア0.8561
品詞タグ付け
テキスト内の単語に文法カテゴリをタグ付けします
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