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Tner Xlm Roberta Large All English
XLM-RoBERTaをファインチューニングした固有表現認識モデルで、英語テキストのエンティティ認識タスクをサポートします。
ダウンロード数 5,023
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはXLM-RoBERTaアーキテクチャをファインチューニングした固有表現認識(NER)モデルで、英語テキストの固有表現識別に特化しています。
モデル特徴
多言語事前学習基盤
XLM-RoBERTa-largeアーキテクチャを基盤とし、強力な言語間表現能力を有する
英語エンティティ認識最適化
英語テキストに特化してファインチューニングされ、固有表現認識性能を最適化
容易な統合
Hugging Face Transformersライブラリを通じて既存NLPプロセスに簡単に統合可能
モデル能力
テキスト中の固有表現を識別
英語テキストを処理
エンティティカテゴリをタグ付け
使用事例
情報抽出
ニュース記事から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抽出
ニュースコンテンツを構造化し、情報検索や分析を容易にする
生物医学文献分析
医学文献中の薬物名、疾患名、遺伝子名を識別
医学研究や知識グラフ構築を支援
コンテンツ分類
ソーシャルメディアコンテンツ分析
ソーシャルメディア投稿中のキーエンティティを識別
トレンド分析やユーザー興味のマイニングに活用可能
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