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Span Marker Mbert Base Multinerd

tomaarsenによって開発
これはMultiNERDデータセットで訓練された多言語固有表現認識モデルで、20以上の言語をサポートし、bert-base-multilingual-casedを基盤エンコーダーとして使用しています。
ダウンロード数 5,591
リリース時間 : 8/7/2023

モデル概要

このモデルは多言語固有表現認識タスクに使用され、テキスト中の人物、組織、場所などの様々なエンティティタイプを識別できます。

モデル特徴

多言語サポート
20以上の言語の固有表現認識をサポート
高精度
MultiNERDテストセットでF1スコア0.92478を達成
広範なエンティティタイプカバレッジ
人物、組織、場所、動物、病気など18種類の異なるエンティティを識別可能

モデル能力

多言語テキスト分析
固有表現認識
エンティティ分類

使用事例

テキスト分析
多言語ニュース分析
多言語ニューステキストから主要なエンティティを抽出
異なる言語のテキスト中の人物、組織、場所などのエンティティを正確に識別可能
言語間情報抽出
多言語ドキュメントから構造化情報を抽出
20以上の言語のエンティティ認識をサポートし、言語間情報統合を容易にする
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