AIbase
JA
ホーム
Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
D

Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

malduwaisによって開発
DistilBERTに基づく軽量級の命名エンティティ認識モデルで、未知のデータセットで微調整され、効率的な推論速度と良好なエンティティ認識能力を持っています。
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#命名エンティティ認識#高精度NER#軽量級BERT
ダウンロード数 17
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは、DistilBERTの軽量級バージョンを微調整した命名エンティティ認識モデルで、英語テキストのエンティティ認識タスクに適しています。

モデル特徴

軽量で効率的
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、標準のBERTモデルよりも小さく、高速で、同時に良好な性能を維持しています。
高い正確率
評価セットで0.9831の正確率と0.9290のF1スコアを達成し、優れた性能を示しています。
バランスの取れた性能
適合率(0.9229)と再現率(0.9352)がバランスよく表れており、明らかな偏重はありません。

モデル能力

英語テキストのエンティティ認識
効率的な推論
シーケンスアノテーション

使用事例

情報抽出
ニュース記事のエンティティ認識
ニュース記事から人名、地名、組織名などのエンティティ情報を抽出する
テキスト中の各種命名エンティティを正確に認識できます
生物医学文献分析
医学文献中の疾患、薬物、遺伝子名を認識する
ビジネスインテリジェンス
顧客フィードバック分析
顧客フィードバックから製品名と問題エンティティを抽出する
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase