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Distilbert Base Multilingual Cased Finetuned Conll2003 Ner
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Distilbert Base Multilingual Cased Finetuned Conll2003 Ner

gunghioによって開発
これはDistilBERTをベースにした多言語モデルで、固有表現認識タスクに特化しており、ConLL 2003データセットで微調整されています。
シーケンスラベリング
Transformers
 複数言語対応#多言語NER#高精度のエンティティ認識#CoNLL2003の最適化
ダウンロード数 73
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはdistilbert-base-multilingual-casedアーキテクチャに基づく固有表現認識モデルで、英語、ドイツ語、オランダ語、スペイン語などの複数の言語のエンティティ認識タスクをサポートしています。

モデル特徴

多言語対応
英語、ドイツ語、オランダ語、スペイン語などの複数の言語の固有表現認識をサポート
高効率モデル
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、性能を維持しながらモデルサイズと計算要件を削減
高い正確性
ConLL 2003データセットでF1値0.9409の優れた結果を達成

モデル能力

固有表現認識
多言語テキスト処理
エンティティ分類

使用事例

情報抽出
ニュース記事のエンティティ抽出
ニュース記事から人名、地名、組織名などのエンティティを識別
正確率99.02%
多言語ドキュメント処理
多言語混合ドキュメントのエンティティ認識タスクを処理
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