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Albert Large V2 Finetuned Abbdet
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Albert Large V2 Finetuned Abbdet

surrey-nlpによって開発
このモデルはALBERT-large-v2をPLOD-unfilteredデータセットで微調整した固有表現抽出(NER)モデルで、科学文献分野で優れた性能を発揮します。
シーケンスラベリング
Transformers
 英語オープンソースライセンス:Apache-2.0#科学文献NER#高精度エンティティ認識#生物医学テキスト
ダウンロード数 16
リリース時間 : 4/22/2022

モデル概要

科学文献分野に最適化された固有表現抽出モデルで、テキスト中の専門用語やエンティティを正確に識別できます。

モデル特徴

高精度識別
PLOD-unfilteredデータセットで96.55%の精度と96.08%の再現率を達成
科学文献最適化
科学文献中の専門用語やエンティティに特化して最適化
効率的な訓練
ALBERTアーキテクチャに基づき、高性能を維持しながらパラメータ規模を削減

モデル能力

科学用語認識
固有表現抽出
テキストタグ付け分類

使用事例

学術研究
科学文献分析
研究論文中のキーテクニカルタームやエンティティを自動識別
文献処理効率向上、知識グラフ構築を支援
学術知識抽出
研究論文から専門用語や概念を抽出
学術データベース構築と知識発見を支援
情報処理
専門文書処理
専門用語を含む技術文書を処理
文書自動処理効率の向上
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