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Bert Base Multilingual Cased Ner Hrl

Davlanによって開発
mBERTに基づく多言語の固有表現認識モデルで、10種類の高リソース言語をサポートし、場所、組織、人名の3種類のエンティティを認識できます。
ダウンロード数 363.27k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは、10種類の高リソース言語の集約データで微調整されたbert-base-multilingual-casedモデルで、固有表現認識タスクに特化しています。

モデル特徴

多言語サポート
10種類の高リソース言語の固有表現認識をサポートします
エンティティタイプ認識
場所(LOC)、組織(ORG)、人名(PER)の3種類のエンティティを正確に認識できます
連続エンティティ処理
同じタイプの連続するエンティティの開始位置を区別できます

モデル能力

多言語テキスト処理
固有表現認識
エンティティ分類

使用事例

情報抽出
ニュース記事のエンティティ抽出
ニュース記事から重要なエンティティ情報を抽出します
人名、組織、場所を正確に認識します
多言語ドキュメント処理
多言語ドキュメント内の固有表現を処理します
10種類の言語のエンティティ認識をサポートします
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