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Gliner Medium News V2.1

EmergentMethodsによって開発
GLiNERをベースにしたファインチューニング版で、ニュースエンティティ抽出に最適化されており、18のベンチマークテストでゼロショット精度が最大7.5%向上
ダウンロード数 532.81k
リリース時間 : 4/17/2024

モデル概要

長文ニュースシーンに最適化されたエンティティ認識モデルで、クロスドメインのテーマ認識をサポートし、基盤には合成データセットを使用してグローバルな多様な視点を保証

モデル特徴

クロスドメイン性能向上
18のベンチマークテストデータセットでゼロショット精度がベースモデル比最大7.5%向上
グローバル多様データ
生産環境フレンドリー
コンパクトなサイズで高スループットシーンに適し、AskNewsシステムで採用済み

モデル能力

ニュースエンティティ認識
多言語テキスト処理
長文エンティティ抽出
ゼロショット転移学習

使用事例

ニュース分析
国際ニュースイベント分析
多言語ニュースから人物、場所、組織などのキーエンティティを抽出
異文化コンテキストでのエンティティ関係を正確に識別
犯罪報道解析
事件に関わる容疑者、時間、場所、工具などの情報を抽出
例では車両モデル、年齢、機関名などの複雑なエンティティを成功裏に識別
コンテンツモデレーション
センシティブエンティティスクリーニング
ニュース中のセンシティブな人物や組織名を自動検出
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