A

Arabic Ner

hatmimohaによって開発
事前学習されたBERTモデルに基づくアラビア語命名エンティティ認識モデルで、8種類のエンティティタイプを認識できます。
ダウンロード数 45.56k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはarabic-bert-base事前学習モデルに基づいており、アラビア語の命名エンティティ認識タスクに特化しており、人物、組織、場所などの様々なエンティティタイプを認識できます。

モデル特徴

多クラスエンティティ認識
人物、組織、場所など8種類の異なるタイプの命名エンティティを認識できます。
高い正確性
検証セットでF1値が87%に達し、優れた性能を示します。
大規模な学習データ
37.8万個のトークン(1.4万文)の手動アノテーション付きデータを使用して学習されています。

モデル能力

アラビア語テキスト処理
命名エンティティ認識
多クラスエンティティ分類

使用事例

ニュース分析
ニュース人物認識
アラビア語ニュースから重要な人物の名前を認識する
「ナビフ・ベリ」などの政治家を正確に認識する
組織抽出
ニュースで言及されている組織を認識する
「世界銀行」「欧州連合」などの機関を成功裏に認識する
地理情報抽出
場所認識
テキストから地理的な位置情報を抽出する
「アテネ」「サキズ島」などの地名を正確に認識する
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
© 2025AIbase