Ner Bert Base Cased Ontonotesv5 Englishv4

🚀 (NER) bert-base-cased : conll2012_ontonotesv5-english-v4

このbert-base-casedのNERモデルは、conll2012_ontonotesv5のenglish-v4バージョンのデータセットでファインチューニングされました。
詳細については、NER-System Repositoryをご覧ください。

🚀 クイックスタート

このモデルは、固有表現認識（Named Entity Recognition, NER）タスクに使用できます。以下のウィジェットで試すことができます。

• 入力テキスト例: "On September 1st George won 1 dollar while watching Game of Thrones."

🔧 技術詳細

評価結果

• 適合率 (Precision): 87.85
• 再現率 (Recall): 89.63
• F1値 (F1-Score): 88.73

評価指標と分類レポートについては、このeval.logファイルをご覧ください。

               precision    recall  f1-score   support

    CARDINAL       0.86      0.87      0.86       935
        DATE       0.84      0.88      0.86      1602
       EVENT       0.65      0.67      0.66        63
         FAC       0.69      0.71      0.70       135
         GPE       0.97      0.93      0.95      2240
    LANGUAGE       0.76      0.73      0.74        22
         LAW       0.54      0.55      0.54        40
         LOC       0.73      0.80      0.76       179
       MONEY       0.87      0.90      0.88       314
        NORP       0.93      0.96      0.94       841
     ORDINAL       0.80      0.87      0.83       195
         ORG       0.88      0.90      0.89      1795
     PERCENT       0.88      0.90      0.89       349
      PERSON       0.94      0.95      0.94      1988
     PRODUCT       0.62      0.76      0.69        76
    QUANTITY       0.74      0.81      0.77       105
        TIME       0.61      0.67      0.64       212
 WORK_OF_ART       0.56      0.66      0.61       166

   micro avg       0.88      0.90      0.89     11257
   macro avg       0.77      0.81      0.79     11257
weighted avg       0.88      0.90      0.89     11257

データセット情報