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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

thomaszz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
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#固有表現抽出#高精度NER#軽量BERT
ダウンロード数 15
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTのファインチューン版で、固有表現抽出タスク専用です。conll2003データセットで優れた性能を発揮し、高速な推論速度とコンパクトなモデルサイズが特徴です。

モデル特徴

高効率・軽量
DistilBERTアーキテクチャ採用で、標準BERT比40%小型化・60%高速化、90%以上の性能を維持
高精度NER
conll2003データセットで93%のF1値を達成、優れた性能
高速推論
蒸留アーキテクチャにより推論速度を最適化、本番環境デプロイに適している

モデル能力

固有表現抽出
テキストトークン分類
エンティティ抽出

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抽出
93%以上の精度でエンティティを認識
ドキュメント分析
法律・医療文書の専門用語識別
データ前処理
知識グラフ構築
知識グラフシステム向け自動エンティティ抽出
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