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Nermemberta 3entities

CATIE-AQによって開発
CamemBERTa v2をファインチューニングしたフランス語固有表現認識モデル、LOC/PER/ORGの3種類のエンティティ認識をサポート
ダウンロード数 124
リリース時間 : 11/20/2024

モデル概要

フランス語固有表現認識タスク専用のBERTモデル、統合された420,264件のフランス語データでファインチューニングされ、場所、人物、組織の3種類のエンティティを識別可能

モデル特徴

複数データセット統合トレーニング
5つのフランス語NERデータセットを統合し、クリーニング後に統一トレーニングセットを形成(346,071件のデータ)
効率的なカーボンエミッション
トレーニングプロセスで0.0335 kg CO2相当の排出のみ(フランス電力グリッド係数に基づき計算)
即時利用可能なAPI
Hugging Faceパイプライン統合とオンラインデモスペースを提供

モデル能力

フランス語固有表現認識
LOC/PER/ORGエンティティ分類
テキストトークン分類

使用事例

情報抽出
ニュースエンティティ分析
フランス語ニューステキストから主要エンティティを抽出(オリンピック関連組織、デザイナー名など)
'グラン・レックス劇場(LOC)'、'Sylvain Boyer(PER)'などのエンティティを正確に識別可能
知識グラフ構築
エンティティ関係マイニング
知識グラフ構築の前処理ツールとして利用
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