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LER Roberta
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LER Roberta

natesによって開発
このモデルはroberta-baseアーキテクチャに基づいており、LitBankデータセットのマーキング分類タスク用にファインチューニングされており、文学作品のエンティティ認識に適しています。
シーケンスラベリング
Transformers
#文学作品エンティティ認識#ACE標準アノテーション#高精度NER
ダウンロード数 14
リリース時間 : 4/12/2022

モデル概要

このモデルはACE 2005標準の6つのカテゴリのエンティティ（人物、組織、地理政治エンティティなど）をアノテーションでき、文学作品の文に特に適しています。

モデル特徴

文学作品エンティティ認識
文学作品の文に最適化されており、さまざまなエンティティを正確に認識できます。
6つのエンティティカテゴリをサポート
人物、組織、地理政治エンティティ、場所、交通手段、施設などの6つのエンティティカテゴリをアノテーションできます。
roberta-baseアーキテクチャベース
roberta-baseの強力な性能を活用してファインチューニングし、エンティティ認識の精度を向上させます。

モデル能力

エンティティ認識
テキスト分類

使用事例

文学分析
文学作品エンティティアノテーション
文学作品中の人物、場所などのエンティティをアノテーションし、文学研究を支援します。
文学作品のさまざまなエンティティを正確に認識します。
自然言語処理
テキストエンティティ認識
テキストデータを処理し、その中のさまざまなエンティティを認識します。
テキスト処理の自動化レベルを向上させます。
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