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BERT NER Ep5 PAD 50 Finetuned Ner
B
BERT NER Ep5 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モデルで、評価データセットでF1値0.6920を達成
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、テキスト中の固有表現を識別するために特別に設計されています。
モデル特徴
高い再現率
評価データセットで0.7348の再現率を達成し、テキスト中の固有表現を効果的に識別可能
バランスの取れた性能
F1値0.6920を達成し、適合率と再現率の間で良好なバランスを実現
BERTアーキテクチャ採用
BERTの強力な文脈理解能力を活用した固有表現識別
モデル能力
テキスト固有表現識別
固有表現ラベリング
系列ラベリング
使用事例
情報抽出
ニュース記事からの実体抽出
ニューステキストから人名、地名、組織名などの実体を抽出
F1値0.6920
生物医学文献分析
医学文献中の専門用語や実体を識別
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