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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
シーケンスラベリング
Transformers
オープンソースライセンス:MIT#多言語NER#高精度エンティティ認識#RoBERTaファインチューニング
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
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