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Bert Finetuned Ner 0
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Bert Finetuned Ner 0

mariolinmlによって開発
このモデルはbert-base-casedを未知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、主に固有表現抽出(NER)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:Apache-2.0#固有表現抽出#BERTファインチューニング#高精度
ダウンロード数 15
リリース時間 : 6/17/2022

モデル概要

BERTアーキテクチャに基づく固有表現抽出モデルで、ファインチューニング後は特定のデータセットで優れた性能を発揮します。

モデル特徴

高精度
評価セットで92.46%の精度を達成しました。
バランスの取れた性能
適合率(51.19%)と再現率(42.22%)の間で良好なバランスを実現しました。
BERTアーキテクチャ
強力なbert-base-casedモデルをファインチューニングしており、BERTの優れた特徴抽出能力を継承しています。

モデル能力

固有表現抽出
テキスト分析
情報抽出

使用事例

テキスト処理
文書内の固有表現抽出
文書から人名、地名、組織名などの固有表現を識別・抽出します。
F1値が0.4627に達しました
情報抽出システム
情報抽出システムのコアコンポーネントとして、テキスト内の重要な固有表現を識別します。
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