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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

suwaniによって開発
DistilBERTベースの軽量モデルで、固有表現抽出(NER)タスク向けにファインチューニング
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#軽量BERT#英語テキスト処理
ダウンロード数 16
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはdistilbert-base-uncasedを基に固有表現抽出タスク向けにファインチューニングしたバージョンで、高い推論効率と適度な精度を備えています

モデル特徴

効率的な推論
DistilBERTアーキテクチャを採用し、標準BERTより40%小型ながら95%の性能を維持
NER最適化
固有表現抽出タスク向けに特別にファインチューニングされており、関連指標で良好な性能
軽量
モデルサイズが小さく、リソースが限られた環境での展開に適しています

モデル能力

テキストからの固有表現抽出
固有表現分類
系列ラベリング

使用事例

情報抽出
ニュースからの固有表現抽出
ニューステキストから人名、地名、組織名などの固有表現を識別
F1スコア0.6655を達成
生物医学テキスト分析
医学文献から疾患、薬剤、遺伝子名を識別
ドキュメント処理
契約書解析
契約書の主要条項と関係者を自動識別
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