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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み
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DistilBERTの軽量版で、固有表現抽出タスク向けに特別にファインチューニングされています。conll2003データセットで優れた性能を発揮し、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
高効率軽量
DistilBERTアーキテクチャ採用で標準BERTモデルより軽量かつ効率的、高い性能を維持
高精度
conll2003データセットでF1値0.9283、精度0.9832を達成
高速トレーニング
わずか3エポックのトレーニングで優れた性能を実現
モデル能力
英語固有表現抽出
テキストトークン分類
エンティティ境界検出
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、組織名などのエンティティを識別
各種固有表現を高精度で認識
ドキュメント分析
法律や医療文書の専門用語識別
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