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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

roschmidによって開発
DistilBERTベースの軽量な固有表現抽出モデルで、conll2003データセットでファインチューニングされており、効率的な推論性能と高い精度を備えています。
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#高精度NER#軽量BERT
ダウンロード数 15
リリース時間 : 5/23/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTの軽量版で、固有表現抽出(NER)タスクに特化してファインチューニングされています。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でき、情報抽出やテキスト分析タスクに適しています。

モデル特徴

効率的で軽量
DistilBERTアーキテクチャを採用し、標準BERTモデルより40%小型化されながら95%の性能を維持
高精度
conll2003テストセットで92.7%のF1スコア、98.3%の精度を達成
高速推論
蒸留モデル設計により、完全なBERTモデルより60%高速に推論可能

モデル能力

固有表現抽出
テキストトークン分類
情報抽出

使用事例

情報抽出
ニュース記事からのエンティティ抽出
ニュース記事から人名、地名、組織名を抽出
テキスト中のキーエンティティを正確に識別可能
ドキュメント分析
法律や医療文書を処理して重要なエンティティを識別
ドキュメント内の重要情報を迅速に特定するのに役立つ
データ前処理
知識グラフ構築
知識グラフ構築のためのエンティティ認識機能を提供
知識抽出プロセスの第一段階として機能
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