roberta-base-finetuned-ner-agglo-twitterオープンソースモデル - Twitterテキストの命名エンティティを高精度で識別

Roberta Base Finetuned Ner Agglo Twitter

ArBertによって開発

RoBERTa-baseアーキテクチャに基づいて微調整された命名エンティティ認識モデルで、Twitterテキストに特化して最適化されています。

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roberta-baseを基に微調整された命名エンティティ認識（NER）モデルで、Twitterなどのソーシャルメディアテキストに対して最適化されており、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。

Twitterテキスト最適化

Twitterなどのソーシャルメディアテキストに特化して微調整され、非公式な言語スタイルに適応しています。

高性能NER

評価セットで0.7254のF1値を達成し、優れた性能を発揮します。

RoBERTaアーキテクチャに基づく

強力なRoBERTa事前学習モデルを基にしており、優れたコンテキスト理解能力を持っています。

命名エンティティ認識

ソーシャルメディアテキスト処理

エンティティ分類

ソーシャルメディア分析

Twitterユーザー分析

Twitterテキストから人名、組織名などのエンティティ情報を抽出します。

関連エンティティの76.65%を認識できます。

オピニオンモニタリング

ソーシャルメディアで言及される特定のエンティティ（ブランド、人物など）を監視します。

正解率68.85%

テキスト処理

情報抽出

非構造化テキストから構造化エンティティ情報を抽出します。

F1値72.54%

このモデルは、ArBert/roberta-base-finetuned-ner をNoneデータセットでファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

このモデルは、特定のデータセットでファインチューニングされたもので、特定のタスクに対して高性能を発揮します。以下に、モデルの訓練に使用されたハイパーパラメータや訓練結果を示します。

訓練中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。