bert-keyword-extractorオープンソースキーワード抽出モデル - テキストから正確に重要情報を識別する

Bert Keyword Extractor

yanekyukによって開発

bert-base-casedをファインチューニングしたキーワード抽出モデルで、テキストから重要な情報を識別するのに優れています

ダウンロード数 578

リリース時間 : 6/3/2022

モデル概要

このモデルはBERTアーキテクチャをファインチューニングすることで効率的なキーワード抽出機能を実現し、ニュースや金融などの分野のテキスト分析に適しています

高精度抽出

評価データセットで0.8565の精度と0.8874の再現率を達成

ファインチューニング最適化

bert-base-casedを基にしたターゲットを絞ったファインチューニングにより、キーワード抽出性能を向上

複数指標評価

精度、再現率、正確度、F1値など多次元の性能評価をサポート

テキストキーワード抽出

エンティティ認識

情報要約

ニュース分析

ビジネスニュースのキーワード抽出

M&Aニュースから会社名、取引金額などの重要な情報を抽出

サンプル入力で'ブロードコム'、'VMware'、'610億ドル'などのキーワードを正しく識別

金融レポート処理

財務報告書の主要データ抽出

財務報告書のコアデータと指標を自動識別

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す。評価セットでは、以下の結果を達成しています。

このモデルは、キーワード抽出タスクに使用できます。未知のデータセットでファインチューニングされており、特定の評価指標で良好な性能を示しています。

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。

トレーニング中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

トレーニング損失	エポック	ステップ	検証損失	適合率	再現率	正解率	F1値
0.1688	1.0	1875	0.1233	0.7194	0.7738	0.9501	0.7456
0.1219	2.0	3750	0.1014	0.7724	0.8166	0.9606	0.7939
0.0834	3.0	5625	0.0977	0.8280	0.8263	0.9672	0.8272
0.0597	4.0	7500	0.0984	0.8304	0.8680	0.9704	0.8488
0.0419	5.0	9375	0.1042	0.8417	0.8687	0.9717	0.8550
0.0315	6.0	11250	0.1161	0.8520	0.8839	0.9729	0.8677
0.0229	7.0	13125	0.1282	0.8469	0.8939	0.9734	0.8698
0.0182	8.0	15000	0.1341	0.8565	0.8874	0.9738	0.8717