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Distilbert Base Uncased Finetuned Pos
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Distilbert Base Uncased Finetuned Pos

tbosseによって開発
DistilBERTベースの軽量タグ分類モデル、conll2003データセットでファインチューニングされ、品詞タグ付けタスク用
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#タグ分類#高精度NER#軽量BERT
ダウンロード数 17
リリース時間 : 3/20/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTの軽量版で、conll2003データセットでファインチューニングされ、品詞タグ付けなどのタグ分類タスク専用です。評価セットで優れた性能を発揮し、F1値は0.9126に達しました。

モデル特徴

軽量で効率的
DistilBERTアーキテクチャに基づき、標準BERTモデルより40%小型化されながら97%の性能を保持
高精度タグ分類
conll2003データセットでファインチューニングされ、F1値0.9126、精度0.9246を達成
高速推論
蒸留モデル設計により、元のBERTモデルより60%高速な推論が可能

モデル能力

品詞タグ付け
固有表現認識
テキストタグ分類

使用事例

自然言語処理
テキスト前処理
NLPパイプラインの前処理ステップとして、テキスト中の品詞や固有表現を識別
精度92.46%
情報抽出
非構造化テキストから構造化情報を抽出
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