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Xlm Roberta Ner Japanese

tsmatzによって開発
xlm-roberta-baseをファインチューニングした日本語固有表現認識モデル
ダウンロード数 630.71k
リリース時間 : 10/24/2022

モデル概要

このモデルは日本語テキストにおける固有表現認識タスクに使用され、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

多言語事前学習ベース
xlm-roberta-baseモデルを基盤としており、強力な多言語理解能力を備えています
細粒度エンティティ分類
人物、政治組織、製品など8種類の異なるエンティティタイプ分類をサポート
高精度
検証データセットでF1値0.9864を達成し、優れた性能を発揮

モデル能力

日本語テキスト分析
固有表現認識
エンティティ分類

使用事例

情報抽出
ニュース記事分析
ニュース記事から人物、組織などのキー情報を抽出
各種エンティティを正確に識別
知識グラフ構築
知識グラフ構築のためのエンティティ認識を支援
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