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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
このモデルはDistilBERTベースの軽量モデルで、玩具データセット上で固有表現抽出（NER）タスクのファインチューニングを行っています。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 7/8/2022
モデル概要
このモデルは玩具データセット上でdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたバージョンで、主にトークン分類タスク（固有表現抽出など）に使用されます。
モデル特徴
軽量モデル
DistilBERTアーキテクチャをベースにしており、元のBERTモデルよりも小さく高速で、高い性能を維持しています。
高精度
評価セットで0.9640の精度と0.8544のF1値を達成し、優れた性能を示しています。
効率的な学習
わずか3エポックの学習で良好な性能に達し、学習効率が高いです。
モデル能力
固有表現抽出
トークン分類
使用事例
テキスト処理
固有表現抽出
テキストから人名、地名、組織名などの固有表現を識別・分類します。
玩具データセットで0.8544のF1値を達成しました。
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