NER Model Fine Tuned

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルカードは、🤗 transformers モデルに関するもので、自動生成されたものです。このモデルはHub上に公開されています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

これは🤗 transformersモデルのモデルカードで、Hub上に公開されています。このモデルカードは自動生成されています。

• 開発者: [詳細情報が必要]
• 資金提供元 (任意): [詳細情報が必要]
• 共有者 (任意): [詳細情報が必要]
• モデルタイプ: [詳細情報が必要]
• 言語 (NLP): [詳細情報が必要]
• ライセンス: [詳細情報が必要]
• ファインチューニング元のモデル (任意): [詳細情報が必要]

モデルのソース (任意)

モデルに関する基本的なリンクを提供します。

• リポジトリ: [詳細情報が必要]
• 論文 (任意): [詳細情報が必要]
• デモ (任意): [詳細情報が必要]

用途

直接利用

このセクションは、モデルをファインチューニングせずに、または大規模なエコシステム/アプリに組み込まずに使用する場合に関するものです。

[詳細情報が必要]

下流利用 (任意)

このセクションは、モデルを特定のタスクにファインチューニングした場合、または大規模なエコシステム/アプリに組み込んだ場合の使用に関するものです。

[詳細情報が必要]

想定外の利用

このセクションでは、誤用、悪意のある使用、およびモデルがうまく機能しない使用について説明します。

[詳細情報が必要]

バイアス、リスク、および制限事項

このセクションでは、技術的および社会技術的な制限事項を伝えることを目的としています。

[詳細情報が必要]

推奨事項

このセクションでは、バイアス、リスク、および技術的制限事項に関する推奨事項を伝えることを目的としています。

ユーザー（直接利用者および下流利用者）は、モデルのリスク、バイアス、および制限事項を認識する必要があります。さらなる推奨事項については、詳細情報が必要です。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを使い始めることができます。

[詳細情報が必要]

学習の詳細

学習データ

これはデータセットカードへのリンクであり、学習データに関する簡単な情報や、データの前処理や追加のフィルタリングに関するドキュメントも含まれるべきです。

[詳細情報が必要]

学習手順

これは技術仕様と密接に関連しています。ここに記載する内容は、学習手順に関連する場合はそのセクションにリンクする必要があります。

前処理 (任意)

[詳細情報が必要]

学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [詳細情報が必要]

速度、サイズ、時間 (任意)

このセクションでは、スループット、開始/終了時間、チェックポイントサイズ（該当する場合）などの情報を提供します。

[詳細情報が必要]

評価

このセクションでは、評価プロトコルを説明し、結果を提供します。

テストデータ、要因、およびメトリクス

テストデータ

可能であれば、これはデータセットカードへのリンクである必要があります。

[詳細情報が必要]

要因

これらは、評価を細分化する要素です。例えば、サブ集団やドメインなどです。

[詳細情報が必要]

メトリクス

これらは使用される評価メトリクスであり、理想的にはその理由の説明も含まれます。

[詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

概要

モデルの検証 (任意)

モデルに関連する解釈可能性の研究はここに記載します。

[詳細情報が必要]

環境への影響

総排出量（CO2eqグラム）や、電力使用量などの追加の考慮事項はここに記載します。以下の提案文を適宜編集してください。

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)で提示されたMachine Learning Impact calculatorを使用して推定することができます。

• ハードウェアタイプ: [詳細情報が必要]
• 使用時間: [詳細情報が必要]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報が必要]
• コンピュートリージョン: [詳細情報が必要]
• 排出された炭素量: [詳細情報が必要]

技術仕様 (任意)

モデルアーキテクチャと目的

[詳細情報が必要]

コンピュートインフラストラクチャ

ハードウェア

[詳細情報が必要]

ソフトウェア

[詳細情報が必要]

引用 (任意)

モデルを紹介する論文やブログ記事がある場合、そのAPAおよびBibTeX情報はこのセクションに記載する必要があります。

BibTeX:

[詳細情報が必要]

APA:

[詳細情報が必要]

用語集 (任意)

関連する場合、このセクションには、読者がモデルまたはモデルカードを理解するのに役立つ用語や計算方法を含めてください。

[詳細情報が必要]

追加情報 (任意)

[詳細情報が必要]

モデルカード作成者 (任意)

[詳細情報が必要]

モデルカードの連絡先

[詳細情報が必要]