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Bert Base NER

dslimによって開発
BERTを微調整した命名エンティティ識別モデルで、4種類のエンティティ(場所(LOC)、組織(ORG)、人名(PER)、その他(MISC))を識別できます。
ダウンロード数 1.8M
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは、標準英語版のCoNLL - 2003命名エンティティ識別データセットで微調整されたbert - base - casedバージョンで、NERタスクで業界トップレベルの性能を達成しています。

モデル特徴

高精度識別
CoNLL - 2003テストセットでf1スコア91.3の業界トップレベルの性能を達成します。
複数エンティティタイプの識別
4種類のエンティティ(場所(LOC)、組織(ORG)、人名(PER)、その他(MISC))を識別できます。
軽量版が選択可能
より軽量で高速なDistilBERTの簡易版(distilbert - NER)を提供します。

モデル能力

命名エンティティ識別
テキスト分析
情報抽出

使用事例

テキスト処理
ニューステキスト分析
ニュース記事から人名、組織名、場所情報を抽出します。
ニュース内の重要なエンティティ情報を正確に識別できます。
文書自動化処理
商業文書内の会社名と地理位置を自動識別します。
文書処理の効率を向上させます。
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