G

Gliner Base

urchadeによって開発
GLiNERは汎用的な固有表現抽出(NER)モデルで、双方向Transformerエンコーダーを使用してあらゆるタイプのエンティティを認識でき、従来のNERモデルの実用的な代替手段を提供します。
ダウンロード数 4,921
リリース時間 : 2/16/2024

モデル概要

GLiNERは双方向Transformerエンコーダーに基づく固有表現抽出モデルで、テキスト内の様々なエンティティを認識できます。従来のNERモデルよりも柔軟で、大規模言語モデルよりも軽量で効率的です。

モデル特徴

柔軟なエンティティ認識
ユーザー定義の任意のエンティティタイプを認識可能で、事前定義されたエンティティタイプに制限されません
軽量で効率的
大規模言語モデル(LLMs)と比較してサイズが小さく、リソース消費が少ない
多言語サポート
多言語版(gliner_multi)を提供し、複数言語のエンティティ認識をサポート

モデル能力

固有表現抽出
カスタムエンティティタイプ認識
テキスト分析

使用事例

情報抽出
人物情報抽出
テキストから人物名や関連情報を識別
サンプルではサッカー選手クリスティアーノ・ロナウドを正しく認識
イベント情報抽出
テキスト中の日付、イベントなどの情報を識別
サンプルでは1985年2月5日などの日付情報を正しく認識
ナレッジマネジメント
知識グラフ構築
非構造化テキストから構造化されたエンティティ情報を抽出
知識グラフのエンティティノード構築に利用可能
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase