ru_patents_nerオープンソースモデル - 無料でデプロイし、ロシア語の特許テキストの特定のエンティティを高精度に識別

Ru Patents Ner

Delicalibによって開発

これはspaCyフレームワークに基づくロシア語特許固有表現認識モデルで、特許テキスト内の特定のエンティティタイプを識別することに特化しています。

ダウンロード数 37

リリース時間 : 3/16/2025

モデル概要

このモデルは主にロシア語特許テキストを処理するために使用され、特許内のシステム、コンポーネント、属性の3種類のエンティティを識別・分類できます。

特許テキスト最適化

ロシア語特許テキスト向けに特別に訓練されており、特許分野で優れたエンティティ認識能力を有します

マルチカテゴリ認識

特許テキスト内のシステム(SYSTEM)、コンポーネント(COMPONENT)、属性(ATTRIBUTE)の3種類のエンティティを識別できます

spaCy統合

人気のspaCyフレームワークに基づいて構築されており、既存のNLPプロセスへの統合が容易です

ロシア語テキスト処理

特許エンティティ認識

マルチカテゴリエンティティ分類

知的財産分析

特許情報抽出

ロシア語特許文書から主要なシステム、コンポーネント、属性情報を自動抽出

F1値が60.66%を達成

特許データベース構築

大量のロシア語特許テキストを自動処理し、構造化された特許データベースを構築

コンポーネント	ラベル
`ner`	`ATTRIBUTE`, `COMPONENT`, `SYSTEM`