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Bert Finetuned Ner
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Bert Finetuned Ner

fundrais123によって開発
BERT-base-casedモデルをconll2003データセットでファインチューニングした固有表現抽出モデル
シーケンスラベリング
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#固有表現抽出#高精度NER#BERTファインチューニング
ダウンロード数 23
リリース時間 : 9/11/2023

モデル概要

このモデルは固有表現抽出タスク向けに最適化されたBERTモデルで、conll2003データセットで優れた性能を発揮し、F1値は0.9412を達成しています。

モデル特徴

高精度固有表現抽出
conll2003検証セットで0.9326の精度と0.9500の再現率を達成
BERTに基づく強力な特徴抽出
BERT-base-cased事前学習モデルを基盤としており、強力な文脈理解能力を有する
軽量なファインチューニング
わずか3エポックの訓練で優れた性能を実現

モデル能力

固有表現抽出
テキストトークン分類
エンティティ境界検出

使用事例

情報抽出
ニュースエンティティ抽出
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
F1値0.9412を達成
ドキュメント分析
ドキュメント内の主要なエンティティ情報を自動的にタグ付け
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