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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

issifuamajeedによって開発
DistilBERT-base-uncasedモデルをconll2003データセットでファインチューニングした固有表現抽出モデルで、NERタスクで優れた性能を発揮します。
シーケンスラベリング
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#固有表現抽出#高精度NER#DistilBERTファインチューニング
ダウンロード数 947
リリース時間 : 4/11/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTの軽量版で、固有表現抽出タスクに特化してファインチューニングされており、テキスト中の固有表現を効率的に識別できます。

モデル特徴

効率的で軽量
DistilBERTアーキテクチャを基にしており、標準BERTモデルより小型で高速ながら高性能を維持
高精度
conll2003テストセットで0.979のF1値を達成し、優れた性能を示す
高速推論
蒸留モデル設計により推論速度が向上し、本番環境への展開に適している

モデル能力

固有表現抽出
テキストトークン分類
エンティティ境界検出
エンティティタイプ分類

使用事例

情報抽出
ニュースのエンティティ抽出
ニューステキストから人名、地名、組織名などのエンティティを抽出
各種固有表現を高精度で識別
文書分析
法律や医療文書中の専門用語やエンティティを処理
専門分野のエンティティを効果的に識別
データ前処理
検索エンジン最適化
検索システム向けにテキスト中のキーエンティティを前処理・タグ付け
検索の関連性と精度を向上
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