Marathi Ner
MahaBERTをファインチューニングしたマラーティー語固有表現認識モデルで、L3Cube-MahaNERデータセットでトレーニングされています。
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リリース時間 : 3/10/2022
モデル概要
MahaNER-BERTはマラーティー語の固有表現認識(NER)専用のモデルで、テキスト中の人名、地名、組織名などのエンティティを識別できます。
モデル特徴
MahaBERTベースのファインチューニング
MahaBERT事前学習モデルを利用し、マラーティー語固有表現認識タスク向けに最適化されています。
IOB形式対応
モデル出力はIOB(Inside-Outside-Beginning)タグ形式で、後処理や分析が容易です。
複数分野に適用可能
一般分野とソーシャルメディアテキストの両方で良好な性能を発揮します。
モデル能力
マラーティー語テキスト中の固有表現を識別
複数エンティティタイプの認識をサポート
フォーマル/インフォーマルなテキストの処理
使用事例
情報抽出
ニューステキスト分析
ニュース記事から人名、地名、組織名などのキー情報を抽出します。
ニュースで言及される様々なエンティティを正確に識別可能
ソーシャルメディア監視
ソーシャルメディア上のマラーティー語コンテンツを分析し、言及されている人物や組織を識別します。
世論監視やソーシャル分析に適しています
知識グラフ構築
エンティティ関係抽出
知識グラフ構築の第一段階として、テキスト中のキーエンティティを識別します。
後続の関係抽出の基礎を提供
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