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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

indridinn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、conll2003データセットで微調整され、効率的な推論性能と高い精度を持っています。
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 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、命名エンティティ認識（NER）タスクに特化して微調整されています。高い性能を維持しながら、モデルサイズと計算リソースの要件を大幅に削減しています。

モデル特徴

効率的で軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、標準のBERTモデルより40%小さく、推論速度が60%速く、同時に95%以上の性能を維持しています。
高い精度
conll2003テストセットで93.22%のF1値を達成し、精度は98.36%に達します。
迅速なデプロイ
モデルのサイズが小さく、リソースが制限された環境でのデプロイに適しており、バッチ推論をサポートしています。

モデル能力

命名エンティティ認識
テキストタグ分類
エンティティ境界検出
エンティティタイプ分類

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、組織名などの重要なエンティティを抽出します。
テキスト中の4種類のエンティティ（PER、LOC、ORG、MISC）を正確に識別できます。
ドキュメント処理
契約書の重要情報抽出
契約書中の契約当事者、日付、金額などの重要なエンティティを自動的に識別します。
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