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Deberta Base Fine Tuned Ner
D
Deberta Base Fine Tuned Ner
geckosによって開発
conll2003データセットでファインチューニングされたDeBERTa-baseモデルに基づく固有表現認識(NER)モデル
ダウンロード数 456
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは固有表現認識タスク専用で、CoNLL-2003データセットで優れた性能を発揮し、テキスト中の人名、地名、組織名などのエンティティを正確に識別できます
モデル特徴
高精度エンティティ認識
CoNLL-2003テストセットで96.08%のF1値を達成し、優れた性能を発揮
DeBERTaアーキテクチャ採用
改良されたTransformerアーキテクチャを使用し、より強力な文脈理解能力を備えています
エンドツーエンドトレーニング
追加の特徴量エンジニアリングなしで直接NERタスクでファインチューニング
モデル能力
固有表現認識
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
ニューステキスト分析
ニュース記事から人名、地名、組織名を抽出
各種エンティティを正確に識別し、F1値は96.08%
ドキュメント処理
ドキュメント内の主要なエンティティ情報を自動的にタグ付け
知識グラフ構築
知識グラフエンティティ抽出
非構造化テキストから知識グラフ構築用のエンティティを抽出
PyTorchおすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
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scb10x
3,269
16
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Transformers 英語C
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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R
uer
2,694
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