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Span Marker Xlm Roberta Base Fewnerd Fine Super

tomaarsenによって開発
これはFewNERDデータセットで訓練されたSpanMarkerモデルで、多言語の固有表現認識タスクに使用され、xlm-roberta-baseエンコーダに基づいています。
ダウンロード数 148
リリース時間 : 6/15/2023

モデル概要

このモデルはSpanMarkerアーキテクチャを採用し、固有表現認識(NER)タスクに特化しており、英語と多言語のテキスト処理をサポートします。

モデル特徴

多言語サポート
xlm-roberta-baseエンコーダに基づいており、英語と多言語のテキスト処理をサポートします。
細粒度エンティティ認識
芸術、建築、イベント、場所、組織など、66種類の異なるタイプのエンティティを識別できます。
SpanMarkerアーキテクチャ
SpanMarkerアーキテクチャを採用し、固有表現認識タスクに最適化されています。

モデル能力

固有表現認識
多言語テキスト処理
細粒度エンティティ分類

使用事例

情報抽出
ニュース記事のエンティティ認識
ニュース記事から人名、地名、組織名などのエンティティを抽出します。
F1スコア0.6885
学術文献分析
科研論文内の化学物質、生物学用語などの専門エンティティを識別します。
化学物質のF1スコア0.5832、生物学用語のF1スコア0.6497
ビジネスインテリジェンス
会社名認識
商業文書から会社名と組織情報を抽出します。
F1スコア0.6917
製品認識
テキスト内で言及されている製品名とタイプを識別します。
自動車製品のF1スコア0.7234、航空機製品のF1スコア0.6464
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