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Bert Base NER

optimumによって開発
BERT-baseをベースとした固有表現抽出モデルで、場所、組織、人名などの4種類のエンティティを識別可能
ダウンロード数 69
リリース時間 : 3/24/2022

モデル概要

このモデルはBERT-baseのファインチューン版で、英語の固有表現抽出タスク専用に設計されており、CoNLL-2003データセットで業界トップレベルの性能を達成

モデル特徴

高精度なエンティティ認識
CoNLL-2003テストセットで91.3のF1スコアを達成
マルチカテゴリ認識
LOC/ORG/PER/MISCの4種類のエンティティ認識をサポート
サブワードトークン処理
BERTアーキテクチャに基づくサブワード分割処理

モデル能力

テキスト中の固有表現を識別
エンティティタイプの区別(場所/組織/人名/その他)
不完全な単語フラグメントの処理

使用事例

テキスト分析
ニュースエンティティ抽出
ニューステキストから自動的に組織名や人物名を識別
テストセット精度90.7%
地理情報注釈
テキスト中の地理的位置情報を識別
場所認識F1スコア91.9%
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