Roberta Finetuned Ner
R
Roberta Finetuned Ner
kSalujaによって開発
xlm-roberta-baseをファインチューニングした固有表現抽出(NER)モデルで、評価データセットで優れた性能(F1スコア0.9777)を発揮
ダウンロード数 25
リリース時間 : 3/15/2022
モデル概要
このモデルはxlm-roberta-baseアーキテクチャをファインチューニングした固有表現抽出モデルで、テキストから特定カテゴリの固有表現を識別するのに適しています。
モデル特徴
高精度認識
評価データセットで97.77%のF1スコアを達成し、優れた性能を発揮
RoBERTaアーキテクチャベース
強力なxlm-roberta-baseをベースモデルとして利用し、優れたテキスト理解能力を有する
多言語対応の可能性
xlm-robertaアーキテクチャに基づき、多言語固有表現抽出をサポートする可能性あり(要検証)
モデル能力
テキストエンティティ認識
シーケンスラベリング
マルチカテゴリエンティティ分類
使用事例
情報抽出
ニュースエンティティ抽出
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識別
高精度で各種固有表現を抽出
生物医学テキスト処理
医学文献から疾患、薬剤、遺伝子などの専門用語を識別
データアノテーション
自動テキストアノテーション
NLPトレーニングデータのためのエンティティアノテーションを自動生成
手動アノテーション作業の削減
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98