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Xlm Roberta Base Finetuned Panx En
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Xlm Roberta Base Finetuned Panx En

Elevenによって開発
XLM-RoBERTa-baseモデルをxtremeデータセットでファインチューニングしたタグ分類モデルで、固有表現認識タスクに使用されます
シーケンスラベリング
Transformers
オープンソースライセンス:MIT#多言語NER#XLM-RoBERTaファインチューニング#PAN-Xデータセット
ダウンロード数 15
リリース時間 : 7/5/2022

モデル概要

このモデルはXLM-RoBERTa-baseをベースにPAN-X.enデータセット向けにファインチューニングされたバージョンで、主にタグ分類タスク（固有表現認識など）に使用されます。評価セットで0.692のF1スコアを達成しました。

モデル特徴

多言語基盤
XLM-RoBERTaモデルをベースとしており、多言語テキスト処理の可能性を備えています
ドメイン適応
PAN-X.enデータセット向けに特別にファインチューニングされており、特定領域での性能が向上しています
効率的なトレーニング
わずか3エポックのトレーニングで良好な効果が得られます

モデル能力

固有表現認識
テキストタグ分類
シーケンスラベリング

使用事例

情報抽出
ニュースの固有表現認識
ニューステキストから人名、地名、組織名などのエンティティを識別します
F1スコア0.692
知識グラフ構築
エンティティ抽出
非構造化テキストから知識グラフ構築用のエンティティを抽出します
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