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Bert Base Multilingual Cased Pos English

QCRIによって開発
これは英語の品詞タグ付けタスク向けにファインチューニングされた多言語BERTモデルで、ペンシルベニア大学ツリーバンクで訓練され、F1スコアは96.69を達成しています。
ダウンロード数 4,074
リリース時間 : 4/27/2022

モデル概要

このモデルは多言語BERTをファインチューニングした英語品詞タグ付けモデルで、主にテキストの品詞タグ付けタスクに使用されます。

モデル特徴

高精度品詞タグ付け
ペンシルベニア大学ツリーバンクで訓練され、F1スコア96.69を達成し、高いタグ付け精度を有します。
多言語BERTベース
bert-base-multilingual-casedをベースモデルとして使用し、多言語理解能力を備えています。
簡単で使いやすい
transformersパイプラインから直接呼び出せ、既存システムへの統合が容易です。

モデル能力

英語品詞タグ付け
テキストトークン分類

使用事例

自然言語処理
テキスト前処理
NLPパイプラインのテキスト前処理段階で使用され、後続タスクに品詞情報を提供します。
下流NLPタスクの性能向上
言語学研究
言語学者が文法分析や言語現象研究を支援します。
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