bert-base-chinese-ws-finetuned-ner_allオープンソースモデル - 中国語の命名エンティティの高精度な識別をサポート

Bert Base Chinese Ws Finetuned Ner All

HYMによって開発

このモデルはckiplab/bert-base-chinese-wsをベースに中国語固有表現認識(NER)タスク向けにファインチューニングされたバージョンで、評価セットで優れた性能を示しています。

ダウンロード数 41

リリース時間 : 8/24/2022

モデル概要

中国語固有表現認識タスク向けに最適化されたBERTモデルで、精度、再現率、F1値などの指標で優れた性能を発揮します。

高精度中国語NER

評価セットで97.23%の精度と97.34%の再現率を達成

BERT-baseベースの最適化

ckiplab/bert-base-chinese-wsモデルをベースにファインチューニングし、BERTの強力な言語理解能力を継承

包括的な評価指標

精度、再現率、F1値、正解率など多角的な評価結果を提供

中国語固有表現認識

テキストシーケンスラベリング

エンティティ抽出

情報抽出

ニュースのエンティティ認識

ニューステキストから人名、地名、組織名などのエンティティを識別

高精度で様々な固有表現を認識

医療テキスト処理

医療文献から疾病、薬剤などの専門用語を抽出

知識グラフ構築

エンティティ関係抽出

知識グラフ構築の前処理としてテキスト中のエンティティを識別

このモデルは、未知のデータセットでckiplab/bert-base-chinese-wsをファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

このモデルは、ckiplab/bert-base-chinese-ws を未知のデータセットでファインチューニングしたものです。評価セットでの結果は以下の通りです。

学習時には以下のハイパーパラメータが使用されました。

学習損失 (Training Loss)	エポック (Epoch)	ステップ (Step)	検証損失 (Validation Loss)	適合率 (Precision)	再現率 (Recall)	F1値	正解率 (Accuracy)
0.0648	0.29	500	0.0524	0.9586	0.9572	0.9579	0.9813
0.0509	0.59	1000	0.0460	0.9615	0.9628	0.9622	0.9832
0.0478	0.88	1500	0.0429	0.9624	0.9660	0.9642	0.9840
0.0417	1.17	2000	0.0409	0.9650	0.9680	0.9665	0.9851
0.0402	1.47	2500	0.0387	0.9662	0.9693	0.9677	0.9856
0.0378	1.76	3000	0.0359	0.9699	0.9717	0.9708	0.9869
0.0385	2.05	3500	0.0353	0.9703	0.9718	0.9710	0.9871
0.0337	2.34	4000	0.0341	0.9709	0.9731	0.9720	0.9875
0.0348	2.64	4500	0.0333	0.9721	0.9733	0.9727	0.9878
0.0346	2.93	5000	0.0331	0.9722	0.9735	0.9729	0.9879