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BERT NER Ep5 Finetuned Ner
bert-base-casedをベースに微調整した命名エンティティ認識（NER）モデルで、評価セットでのF1値は0.6868に達します。
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、bert-base-casedを未知のデータセットで微調整したバージョンで、主に命名エンティティ認識タスクに使用されます。
モデル特徴
高性能NER認識
評価セットでのF1値は0.6868、正解率は0.9004です。
BERTアーキテクチャに基づく
bert-base-casedをベースモデルとして使用し、強力な文脈理解能力を持っています。
細かい調整
5ラウンドの細かい調整を行い、モデルの性能が徐々に向上しました。
モデル能力
命名エンティティ認識
テキスト分析
エンティティ分類
使用事例
テキスト処理
文書エンティティ抽出
文書から人名、地名、組織名などのエンティティを抽出します。
F1値0.6868
情報抽出
非構造化テキストから構造化情報を抽出します。
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