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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み
ダウンロード数 16
リリース時間 : 6/10/2022
モデル概要
このモデルはDistilBERTの軽量版で、固有表現抽出タスク専用です。conll2003データセットでファインチューニング後、テキスト中の固有表現を効率的に識別できます。
モデル特徴
高効率軽量
DistilBERTアーキテクチャ採用、標準BERTモデルより軽量で高性能を維持
高精度
conll2003テストセットで93.2%のF1値を達成、優れた性能
高速トレーニング
わずか3エポックのトレーニングで良好な効果を得られる、トレーニング効率が高い
モデル能力
固有表現抽出
テキストトークン分類
使用事例
情報抽出
ニュースエンティティ抽出
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抽出
93.2%のエンティティを正確に識別
ドキュメント分析
法律や医療文書を処理し、キーエンティティ情報を識別
データ前処理
NLP前処理
下流NLPタスク向けにエンティティ認識前処理を提供
PyTorchおすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
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Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
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