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Albert Base V2 Finetuned Ner
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Albert Base V2 Finetuned Ner

ArBertによって開発
このモデルは、ALBERT-base-v2アーキテクチャに基づき、conll2003データセットで微調整された命名エンティティ認識（NER）モデルで、エンティティ認識タスクで優れた性能を発揮します。
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#命名エンティティ認識#高精度NER#CoNLL2003微調整
ダウンロード数 20
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

命名エンティティ認識（NER）タスクに特化したモデルで、テキスト中の人名、地名、組織名などのエンティティを認識できます。

モデル特徴

高精度エンティティ認識
conll2003テストセットで93.38％のF1値を達成し、優れた性能を示します
軽量アーキテクチャ
ALBERTの軽量設計に基づき、パラメータ効率が高い
エンドツーエンド学習
NERタスクで直接エンドツーエンドに微調整される

モデル能力

テキスト中の命名エンティティを認識する
エンティティタイプを分類する（人名、地名、組織名など）
英文テキストを処理する

使用事例

情報抽出
ニュース記事のエンティティ抽出
ニュース記事から人名、地名、組織名を抽出する
93％以上の正確度を達成できる
知識グラフ構築
知識グラフのエンティティ認識
知識グラフ構築のためにテキスト中のエンティティを認識する
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