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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

cogito233によって開発
DistilBERTベースの軽量な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
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のファインチューニング版で、固有表現抽出(NER)タスク専用に設計されています。CoNLL-2003データセットで訓練されており、テキスト中の人名、地名、組織名などの実体を識別できます。

モデル特徴

高効率・軽量
DistilBERTアーキテクチャ採用で、標準BERTモデルより小型・高速化しつつ高い精度を維持
高精度
CoNLL-2003テストセットでF1スコア0.9304、精度0.9837を達成
高速推論
蒸留アーキテクチャにより推論速度を最適化、本番環境導入に適している

モデル能力

テキスト実体認識
固有表現ラベリング
系列ラベリング

使用事例

情報抽出
ニューステキスト分析
ニュース記事から人名、地名、組織名などの主要な実体を抽出
テキスト中の各種固有表現を正確に識別可能
文書処理
契約書や法律文書の主要実体を自動ラベリング
文書処理効率向上、手動ラベリング作業削減
知識グラフ構築
実体関係抽出
知識グラフ構築の前段階としてテキスト中の実体を識別
後続の関係抽出や知識グラフ構築の基盤を提供
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