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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

mackseemによって開発
DistilBERTベースの軽量な固有表現抽出モデルで、conll2003データセットでファインチューニングされており、効率的な推論性能と高い精度を備えています。
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#固有表現抽出#高精度NER#軽量BERT
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DistilBERTの軽量版で、固有表現抽出(NER)タスク専用に設計されています。conll2003データセットでファインチューニング後、テキスト中の人名、地名、組織名などのエンティティを識別できます。

モデル特徴

効率的な推論
DistilBERTモデルとして、標準BERTより40%小型で60%高速な推論が可能であり、95%以上の精度を維持します
高精度
conll2003テストセットで93.04%のF1値を達成し、優れたエンティティ認識能力を証明しています
軽量
知識蒸留された軽量モデルで、リソース制約環境での展開に適しています

モデル能力

固有表現抽出
テキストトークン分類
英語テキスト処理

使用事例

情報抽出
ニュースエンティティ抽出
ニューステキストから人名、地名、組織名などのキー情報を抽出
93%以上の命名エンティティを正確に識別可能
文書自動処理
法律や医療文書中の命名エンティティを自動処理
知識グラフ構築
知識グラフエンティティ認識
知識グラフ構築のための基礎的なエンティティ認識機能を提供
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