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

floodによって開発
XLM-RoBERTa-baseをベースにxtremeデータセットで微調整したタグ分類モデル
シーケンスラベリング
Transformers
オープンソースライセンス:MIT#多言語タグ分類#PAN-X微調整#F1最適化
ダウンロード数 15
リリース時間 : 6/9/2022

モデル概要

このモデルはXLM-RoBERTa-baseアーキテクチャをベースに、xtremeデータセットのPAN-X.enサブセットで微調整されたタグ分類モデルで、主にテキストタグ分類タスクに使用されます。

モデル特徴

多言語事前学習基礎
XLM-RoBERTa-baseアーキテクチャをベースに、強力なクロス言語理解能力を持っています
特定タスク微調整
xtremeデータセットのPAN-X.enサブセットで専用に微調整され、タグ分類性能が最適化されました
中程度の性能表現
評価セットで0.6778のF1スコアを達成し、中程度の精度要求のアプリケーションシナリオに適しています

モデル能力

テキストタグ分類
固有表現認識
シーケンスラベリング

使用事例

自然言語処理
固有表現認識
テキスト中の人名、地名、組織名などのエンティティを識別します
F1スコア0.6778
テキストラベリング
テキスト中の特定の単語やフレーズを分類してラベリングします
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