Distilbert Base Uncased Finetuned Combinedmodel1 Ner
このモデルはdistilbert-base-uncasedを特定のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主に固有表現認識(NER)タスクに使用されます。
ダウンロード数 15
リリース時間 : 3/9/2022
モデル概要
このモデルはdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたバージョンで、固有表現認識タスクに適しています。評価セットでのパフォーマンスは平均的で、F1値は0.0481、精度は0.7058です。
モデル特徴
軽量モデル
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、元のBERTモデルよりも軽量で、リソースが限られた環境に適しています。
固有表現認識
テキスト内の人名、地名、組織名などの固有表現を識別するために特別に設計されています。
モデル能力
固有表現認識
テキスト分析
使用事例
情報抽出
ニュースの固有表現認識
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抽出します。
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