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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
DistilBERTベースの軽量な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 15
リリース時間 : 6/5/2022
モデル概要
このモデルはDistilBERTアーキテクチャに基づく軽量な固有表現抽出モデルで、トークン分類タスク専用に設計されており、conll2003データセットでファインチューニング後、優れた性能を発揮します。
モデル特徴
軽量で効率的
DistilBERTアーキテクチャを採用し、標準BERTモデルよりも軽量ながら高い性能を維持
高精度
conll2003データセットで97.17%の精度と87.4%のF1値を達成
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性能を実現
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
自然言語処理
ニュースのエンティティ抽出
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識別
精度97.17%、F1値87.4%
ドキュメント情報抽出
ビジネス文書から重要なエンティティ情報を抽出
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