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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

MikhailGalperinによって開発
DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み
ダウンロード数 15
リリース時間 : 3/7/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTの軽量版で、固有表現抽出(NER)タスク向けに特別にファインチューニングされています。テキスト中の人名、地名、組織名などの実体を識別できます。

モデル特徴

軽量で効率的
DistilBERTアーキテクチャ採用、標準BERTモデル比40%小型、60%高速化、95%の性能を維持
専門的なNER能力
固有表現抽出タスク向けに最適化、テキスト中の人名、地名、組織名などを正確に識別
導入容易
モデルサイズが小さく、本番環境での導入・使用に適している

モデル能力

固有表現抽出
テキスト分析
情報抽出

使用事例

テキスト処理
ニュース実体抽出
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
ニュース知識グラフの迅速構築を支援
文書自動処理
契約書や法律文書中の重要な実体を自動識別
文書処理効率向上、人手アノテーションコスト削減
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