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Ner Roberta Base Ontonotesv5 Englishv4

djagatiyaによって開発
RoBERTa-baseアーキテクチャをファインチューニングした英語固有表現認識モデル、18種類のエンティティタイプを認識可能
ダウンロード数 47
リリース時間 : 7/1/2022

モデル概要

このモデルは英語テキストにおける固有表現認識タスク専用で、人物、場所、組織、日付、通貨など18種類のエンティティタイプを識別できます。

モデル特徴

多カテゴリエンティティ認識
地政学的エンティティ、人物、組織など専門領域を含む18種類のエンティティタイプを認識可能
高精度認識
ontonotesv5テストセットで89.78のF1スコアを達成、人物認識など主要エンティティではF1スコア95を達成
事前学習モデルのファインチューニング
RoBERTa-baseの強力な言語表現能力を基にドメイン適応

モデル能力

英語テキストのエンティティ認識
多タイプエンティティ分類
文脈依存のエンティティ解析

使用事例

情報抽出
ニュース内容分析
ニューステキストから主要エンティティ(人物/組織/場所)を抽出
サンプルで'インド'を地政学的エンティティとして正しく識別
金融文書処理
金融取引記録解析
取引記録から金額、日付などの主要情報を識別
サンプルで'1ドル'を通貨タイプとして正確に識別
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