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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

Minowaによって開発
DistilBERTベースの軽量な固有表現抽出モデルで、conll2003データセットでファインチューニングされており、英語テキストの固有表現抽出タスクに適しています。
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#CoNLL2003ファインチューニング
ダウンロード数 15
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)タスク専用です。conll2003英語データセットで訓練されており、テキスト中の人名、地名、組織名などの固有表現を識別できます。

モデル特徴

高効率・軽量
DistilBERTアーキテクチャを基にしており、完全なBERTモデルよりも小さく高速で、高い精度を維持します。
高精度
conll2003テストセットでF1スコア0.9308、精度0.9838を達成。
すぐに使えるモデル
NERタスク向けに既にファインチューニング済みで、本番環境で直接使用可能。

モデル能力

英語テキストの固有表現抽出
人名、地名、組織名などの固有表現識別
系列ラベリング

使用事例

情報抽出
ニュース記事からの固有表現抽出
ニュース記事から自動的に人名、地名、組織名などの主要な固有表現情報を識別・抽出。
知識グラフの迅速な構築やコンテンツ分析に役立ちます。
文書処理
法律文書分析
法律文書中の関係者名、場所などの関連固有表現を自動識別。
法律文書処理の効率化と手動ラベリングコストの削減に貢献。
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