distilbert-cord-nerオープンソースの命名実体認識モデル - ファインチューニングで最適化し、評価セットで優れた性能を発揮

Distilbert Cord Ner

renjithksによって開発

Geotrend/distilbert-base-en-fr-de-no-da-casedをファインチューニングした固有表現認識モデルで、評価データセットで優れた性能を発揮

ダウンロード数 15

リリース時間 : 5/21/2022

モデル概要

このモデルは固有表現認識タスク用のDistilBERT変種で、多言語ベースでファインチューニングされており、テキスト内のエンティティ認識タスクに適しています

多言語サポート

多言語ベースモデルをファインチューニングしており、英語、フランス語、ドイツ語、ノルウェー語、デンマーク語をサポート

効率的な性能

DistilBERT変種として、高い精度を維持しながらモデルの複雑さを低減

優れた評価指標

評価データセットでF1値0.9185、精度0.9656を達成

テキストエンティティ認識

多言語テキスト処理

シーケンスラベリング

情報抽出

ドキュメント分析

ビジネス文書から主要なエンティティ情報を抽出

高精度なエンティティ認識

コンテンツ分類

テキスト内の固有表現を識別・分類

複数のエンティティタイプの認識をサポート

このモデルは、不明なデータセットで Geotrend/distilbert-base-en-fr-de-no-da-cased を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、特定のデータセットでファインチューニングされており、評価セットで良好な性能を示しています。以下に、モデルの詳細とトレーニング手順について説明します。

詳細情報は未提供です。

詳細情報は未提供です。

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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	F1スコア	正解率
ログなし	1.0	113	0.1814	0.8480	0.8618	0.8548	0.9393
ログなし	2.0	226	0.1755	0.8669	0.9002	0.8832	0.9427
ログなし	3.0	339	0.1499	0.8800	0.8935	0.8867	0.9533
ログなし	4.0	452	0.1340	0.8975	0.9079	0.9027	0.9596
0.1812	5.0	565	0.1553	0.8999	0.9146	0.9072	0.9592
0.1812	6.0	678	0.1474	0.8961	0.9021	0.8991	0.9562
0.1812	7.0	791	0.1682	0.9135	0.9223	0.9179	0.9622
0.1812	8.0	904	0.1663	0.8960	0.9175	0.9066	0.9613
0.0199	9.0	1017	0.1753	0.9061	0.9261	0.9160	0.9635
0.0199	10.0	1130	0.1670	0.9128	0.9242	0.9185	0.9656