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Test

vegetableによって開発
このモデルはhfl/chinese-bert-wwm-extをconll2003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、タグ分類タスクに使用されます。
ダウンロード数 15
リリース時間 : 4/28/2022

モデル概要

このモデルはBERTアーキテクチャに基づくタグ分類モデルで、主に固有表現抽出などの系列ラベリングタスクを処理します。

モデル特徴

高精度
conll2003評価セットで88.47%の精度を達成
バランスの取れた性能
適合率(76.96%)と再現率(83.96%)のバランスが良く、F1スコアは80.31%
中国語最適化
中国語事前学習モデルhfl/chinese-bert-wwm-extをベースにファインチューニング

モデル能力

固有表現抽出
系列ラベリング
テキストタグ分類

使用事例

自然言語処理
中国語固有表現抽出
中国語テキストから人名、地名、組織名などの実体を識別
F1スコア80.31%を達成
情報抽出
非構造化テキストから構造化情報を抽出
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