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BERT NER Ep6 PAD 50 Finetuned Ner
B
BERT NER Ep6 PAD 50 Finetuned Ner
suwaniによって開発
bert-base-casedをファインチューニングした固有表現抽出(NER)モデルで、未知のデータセットで6エポック訓練され、中程度の性能を示します
ダウンロード数 14
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはBERTアーキテクチャに基づく固有表現抽出モデルで、テキストから固有表現を識別・分類するために特別に設計されています
モデル特徴
中程度の性能
評価セットで0.6926のF1スコア、0.9020の精度を達成
BERTアーキテクチャベース
BERTの強力な文脈理解能力を活用した固有表現抽出
6エポックのファインチューニング
ベースモデルに対して6エポックのファインチューニングを実施
モデル能力
テキストからの固有表現抽出
固有表現分類
使用事例
情報抽出
ニュース記事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抽出
生物医学テキスト処理
医学文献から疾患、薬剤などの専門用語を識別
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