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Distilbert Base Uncased Finetuned Combinedmodel1 Ner
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Distilbert Base Uncased Finetuned Combinedmodel1 Ner

akshaychaudharyによって開発
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。
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#軽量BERTファインチューニング#固有表現認識#低リソース最適化
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。
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