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Ner Dutch Large

flairによって開発
Flairに付属のオランダ語の4種類の命名エンティティ認識大規模モデルで、XLM - R埋め込みとFLERT技術に基づいており、CoNLL - 03オランダ語データセットでF1スコアが95.25に達します。
ダウンロード数 147.32k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはオランダ語テキストの命名エンティティ認識に使用され、人物、場所、組織、その他の名前の4種類のエンティティを認識できます。

モデル特徴

文書レベルのコンテキスト理解
FLERT技術を採用し、文書レベルのコンテキスト情報を利用してエンティティ認識の精度を向上させます。
多クラスエンティティ認識
人物(PER)、場所(LOC)、組織(ORG)、その他(MISC)の4種類のエンティティを同時に認識できます。
高性能
標準のCoNLL - 03オランダ語データセットで95.25のF1スコアを達成します。

モデル能力

オランダ語テキスト処理
命名エンティティ認識
シーケンスラベリング

使用事例

テキスト分析
ニューステキストのエンティティ抽出
オランダ語のニュースから自動的に人物、場所、組織名を認識します。
各種の命名エンティティを正確にラベリングします。
文書情報抽出
法律または商業文書のエンティティ情報を処理します。
文書分類と情報検索を支援します。
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