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Test Ner
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Test Ner
kSalujaによって開発
bert-base-uncasedをファインチューニングした命名エンティティ認識モデルで、評価セットでF1値95.91%を達成
ダウンロード数 15
リリース時間 : 5/6/2022
モデル概要
このモデルは命名エンティティ認識タスク用のBERTファインチューニングモデルで、テキスト内の特定のエンティティカテゴリを識別可能
モデル特徴
高精度認識
評価セットで96.09%の精度と95.74%の再現率を達成
BERT基本アーキテクチャ
確立されたbert-base-uncasedモデルをファインチューニングしており、強力な意味理解能力を有する
線形学習率スケジューリング
線形学習率スケジューリング戦略を採用し、トレーニングプロセスを最適化
モデル能力
テキストエンティティ認識
命名エンティティ分類
シーケンスラベリング
使用事例
情報抽出
ニュースエンティティ抽出
ニューステキストから人物、場所、組織などのエンティティを識別
テキスト内の各種命名エンティティを正確にマーク可能
生物医学テキスト処理
医学文献中の専門用語やエンティティを識別
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