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Frame Finder
FrameNet v1.7でトレーニングされたフレーム分類モデルで、フレームアノテーションを具体的な文にフラット化し、シーケンスラベリングタスクに変換します。
ダウンロード数 220
リリース時間 : 9/14/2023
モデル概要
このモデルは英文テキストのフレーム分類タスクに使用され、文中の意味フレーム構造を識別できます。
モデル特徴
FrameNet標準に基づく
FrameNet v1.7標準フレーム体系を使用してトレーニングされ、広範な意味フレームをカバーします
シーケンスラベリングタスク
フレーム分類タスクをシーケンスラベリング問題に変換し、処理効率を向上させます
高精度
評価において83.8%の精度、適合率、再現率を達成しました
モデル能力
英文テキストフレーム識別
意味構造分析
シーケンスラベリング
使用事例
自然言語処理
意味分析
文中の意味フレーム構造を分析します
83.8%のフレームアノテーションを識別可能
情報抽出
テキストから構造化された意味情報を抽出します
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