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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
これはDistilBERTベースの軽量モデルで、CoNLL-2003固有表現抽出(NER)タスクでファインチューニングされています。
ダウンロード数 15
リリース時間 : 5/9/2022
モデル概要
このモデルは固有表現抽出タスク専用で、テキスト中の人名、地名、組織名などの実体を識別できます。
モデル特徴
軽量で効率的
DistilBERTアーキテクチャベースで、標準BERTより40%小型化されながら95%の性能を保持
高精度
CoNLL-2003テストセットで90.8%のF1スコアを達成
高速推論
蒸留アーキテクチャにより、完全なBERTモデルより推論速度が速い
モデル能力
固有表現抽出
テキストトークン分類
実体境界検出
実体タイプ分類
使用事例
情報抽出
ニュース記事からの実体抽出
ニューステキストから人名、組織名、地名を抽出
精度97.94%
文書自動処理
契約書や法律文書のキー実体を自動識別
知識グラフ構築
知識グラフ実体リンキング
知識グラフ構築のためテキスト中の実体を識別
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