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Camembert Ner

Jean-Baptisteによって開発
camemBERTを基に、wikiner-frデータセットで微調整された命名エンティティ認識(NER)モデルで、フランス語テキストの命名エンティティ認識タスクを得意とします。
ダウンロード数 230.81k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは、フランス語テキストの命名エンティティ認識に特化しており、人名、組織、地理位置などを含むさまざまなエンティティタイプを識別できます。

モデル特徴

非大文字で始まるエンティティの効率的な認識
非大文字で始まるエンティティの処理において、他の同類のモデルよりも優れた性能を発揮します。
高品質データセットを用いた学習
wikiner-frデータセット(約170,634文)で学習し、メール/チャットデータで検証しました。

モデル能力

フランス語テキストの命名エンティティの認識
エンティティタイプの分類(PER, ORG, LOC, MISC)

使用事例

テキスト分析
ウィキペディアのテキスト分析
ウィキペディアのテキストから命名エンティティを抽出する
組織、人名、地理位置を高い精度で認識する
メール署名の検出
メール内の署名情報を識別する
より正確な検出のためのLSTMモデルの学習に利用できる
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