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Gliner Multi 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、あらゆるエンティティタイプを認識でき、従来のNERモデルの実用的な代替手段を提供します。
ダウンロード数 5,018
リリース時間 : 4/9/2024

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エンティティタイプを認識し、従来のNERモデルが事前定義されたエンティティに限定される問題を解決すると同時に、大規模言語モデル(LLM)の高コストと大容量の欠点を回避します。

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に限定されず、あらゆるエンティティタイプを認識できます。
軽量
大規模言語モデル(LLM)と比較してサイズが小さく、リソースが限られたシナリオに適しています。
多言語サポート
多言語テキストのエンティティ認識をサポートします。

モデル能力

あらゆるエンティティタイプの認識
多言語テキスト処理
軽量推論

使用事例

情報抽出
人物認識
テキストから人物名を認識します。
クリスティアーノ・ロナウド・ドス・サントス・アヴェイロ => 人物
日付認識
テキストから日付情報を認識します。
1985年2月5日 => 日付
賞認識
テキストから賞の名称を認識します。
バロンドール => 賞
スポーツ分析
チーム認識
スポーツニュースからチーム名を認識します。
アル・ナスル => チーム
イベント認識
スポーツニュースからイベント名を認識します。
UEFAチャンピオンズリーグ => イベント
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