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Gliner Large V2.1

urchadeによって開発
GLiNERは汎用的な固有表現認識(NER)モデルで、あらゆるタイプのエンティティを認識でき、従来のNERモデルや大規模言語モデルに代わる実用的な選択肢を提供します。
ダウンロード数 10.31k
リリース時間 : 4/10/2024

モデル概要

GLiNERは双方向Transformerエンコーダー(BERT類似)を使用してあらゆるタイプのエンティティを認識し、リソースが限られたシナリオに適しており、コストが低く、サイズも小さいです。

モデル特徴

汎用エンティティ認識
事前定義されたエンティティタイプに限定されず、あらゆるタイプのエンティティを認識できます。
多言語サポート
複数の言語での固有表現認識をサポートしています。
リソース効率
大規模言語モデルと比較してサイズが小さく、コストが低いため、リソースが限られたシナリオに適しています。

モデル能力

固有表現認識
多言語テキスト処理

使用事例

情報抽出
ニュース記事内のエンティティ認識
ニュース記事から人物、場所、組織などのエンティティを抽出します。
人物、日付、賞など、さまざまなタイプのエンティティを正確に認識します。
学術文献内のエンティティ認識
学術文献から専門用語、著者、機関などのエンティティを抽出します。
多言語をサポートし、異なる言語の学術文献に適用可能です。
ビジネスインテリジェンス
顧客フィードバック分析
顧客フィードバックから製品名、問題タイプなどのキーエンティティを抽出します。
企業が顧客フィードバックの重要な情報を迅速に理解するのに役立ちます。
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