Bert Base Cased NER Reranker

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合成文学NERコンテキスト検索データセット Amalvy et. al, 2023 で学習されたBERTモデルです。このモデルは、特定の形式のテキストを入力として、コンテキスト文がNER文の予測に有用かどうかを予測します。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、NER文 [SEP] コンテキスト文 の形式のテキストを構築します。モデルは、コンテキスト文 が NER文 の予測に有用な場合に肯定クラスを予測し、そうでない場合は否定クラスを予測します。

✨ 主な機能

• 合成文学NERコンテキスト検索データセットで学習されたBERTモデル。
• 特定の形式のテキスト入力に基づいて、コンテキスト文の有用性を予測する機能。

📚 ドキュメント

性能指標

このモデルは、合成テストセットで98.34のF1値を達成しています。このリトリーバーモデルをNERモデルの推論時に支援する際のNER性能向上の詳細については、Amalvy et. al, 2023 を参照してください。

学習の再現方法

学習スクリプトについては、こちら を参照してください。

引用

このモデルを研究で使用する場合は、以下のように引用してください。

@InProceedings{Amalvy2023,
  title	       = {Learning to Rank Context for Named Entity Recognition Using a Synthetic Dataset},
  author       = {Amalvy, A. and Labatut, V. and Dufour, R.},
  booktitle    = {2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing},
  year	       = {2023},
  doi	       = {10.18653/v1/2023.emnlp-main.642},
  pages	       = {10372-10382},
}

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。