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NER RUBERT Per Loc Org
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NER RUBERT Per Loc Org

tesemnikov-avによって開発
BERTアーキテクチャに基づく軽量級のロシア語命名エンティティ認識モデルで、人物、場所、組織の3種類のエンティティの認識をサポートします。
シーケンスラベリング
Transformers
#ロシア語NER#軽量級BERT#ウィキペディアのエンティティ認識
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cointegrated/rubert - tinyを微調整して得られたロシア語命名エンティティ認識モデルで、ロシア語テキストからPER（人物）、LOC（場所）、ORG（組織）の3種類のエンティティを識別するために特別に設計されています。

モデル特徴

軽量級設計
rubert - tinyアーキテクチャに基づいており、モデルのパラメータが少なく、リソースが限られた環境に適しています。
ロシア語最適化
ロシア語テキストに特化して訓練と最適化が行われ、ロシア語NERタスクで良好な性能を発揮します。
3種類のエンティティ認識
テキスト中の人物、場所、組織の3種類の命名エンティティを正確に識別することができます。

モデル能力

ロシア語テキスト処理
命名エンティティ認識
人物エンティティ検出
場所エンティティ検出
組織エンティティ検出

使用事例

情報抽出
ニュース記事分析
ロシア語のニュース記事から重要な人物、場所、組織の情報を抽出する
ニュースイベントの関係ネットワークを自動構築する
ソーシャルメディア監視
ロシア語のソーシャルメディアコンテンツ中のエンティティ情報を分析する
人気のトピック中の重要なエンティティを識別する
知識グラフ構築
ロシア語ウィキペディア処理
ロシア語のウィキペディアテキストからエンティティを抽出して知識グラフを構築する
ウィキペディア中のエンティティを自動識別して分類する
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