xx_ent_wiki_smオープンソース多言語命名エンティティ認識モデル - CPUによる最適化で場所、人物、組織を認識

Xx Ent Wiki Sm

spacyによって開発

CPU最適化された多言語固有表現認識モデルで、場所、組織、人物などのエンティティタイプを認識可能

ダウンロード数 245

リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

これはWikiNERデータセットでトレーニングされた多言語固有表現認識モデルで、CPU使用に特化して最適化されており、テキスト内の場所(LOC)、組織(ORG)、人物(PER)、その他(MISC)エンティティを識別できます

多言語サポート

複数言語の固有表現認識タスクを処理可能

CPU最適化

CPU使用に特化して最適化されており、リソースが限られた環境に適しています

高精度

固有表現認識タスクで83%以上のF1値を達成

テキスト内の固有表現を識別

多言語処理をサポート

エンティティタイプを分類（LOC/ORG/PER/MISC）

テキスト分析

ニュース記事からのエンティティ抽出

ニュース記事から自動的に人物、組織、場所を識別

記事内のキーエンティティを迅速にアノテーション可能

ソーシャルメディアモニタリング

ソーシャルメディアコンテンツ内の言及エンティティを分析

ブランドや人物のソーシャルメディアでの言及状況を追跡するのに役立ちます

ナレッジグラフ構築

ナレッジベースエンティティリンキング

ナレッジグラフのためにテキスト内のエンティティを識別しリンク

ナレッジグラフの構築と拡張を支援

プロパティ	詳細
モデル名	`xx_ent_wiki_sm`
バージョン	`3.7.0`
spaCyバージョン	`>=3.7.0,<3.8.0`
デフォルトパイプライン	`ner`
コンポーネント	`ner`
ベクトル	0キー、0個の一意のベクトル（0次元）
ソース	WikiNER (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran)
ライセンス	`MIT`
作者	Explosion