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Roberta Base Bne Capitel Ner Plus

PlanTL-GOB-ESによって開発
RoBERTaアーキテクチャに基づくスペイン語の命名エンティティ認識モデルで、BNEコーパスで事前学習し、CAPITELデータセットで微調整しており、小文字の命名エンティティ認識においてより優れた性能を発揮します。
ダウンロード数 1,481
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

これはスペイン語の命名エンティティ認識(NER)モデルで、テキスト中の命名エンティティを認識することができます。roberta-base-bneモデルをベースに微調整されており、roberta-base-bne-capitel-nerの拡張版です。

モデル特徴

強化された小文字エンティティ認識
基本バージョンと比較して、小文字の命名エンティティの認識性能が向上しています。
大規模事前学習
570GBのクリーニングされたスペイン語コーパスに基づいて事前学習されています。
専門分野の微調整
CAPITEL命名エンティティ認識競技会のデータセットで対象的に微調整されています。

モデル能力

スペイン語テキストの命名エンティティ認識
複数のタイプの命名エンティティの認識

使用事例

テキスト分析
個人情報抽出
テキストから人名、地名などの個人情報を識別します。
例では、'francisco javier'(人名)と'マドリード'(地名)を正確に識別できます。
専門文書処理
法律、医療などの専門文書中の命名エンティティを処理します。
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