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Gliner Small V2.1

urchadeによって開発
GLiNERは、任意のエンティティタイプを識別できる命名エンティティ認識(NER)モデルで、双方向Transformerエンコーダを使用して実装され、リソース制限のあるシナリオに適しています。
ダウンロード数 4,585
リリース時間 : 4/9/2024

モデル概要

GLiNERは汎用の命名エンティティ認識モデルで、テキスト内のさまざまなエンティティタイプを識別でき、従来のNERモデルが事前定義されたエンティティに制限されることを打破し、同時に大規模言語モデルよりもリソースにやさしいです。

モデル特徴

汎用エンティティ認識
任意のエンティティタイプを識別でき、従来のNERモデルが事前定義されたエンティティに制限されることを打破します。
リソースにやさしい
大規模言語モデルと比較して、リソース制限のあるシナリオでより優位に立ちます。
多言語対応
一部のバージョンでは多言語のエンティティ認識がサポートされています。

モデル能力

テキスト内の命名エンティティを識別する
カスタムエンティティタイプをサポートする
複雑な文脈情報を処理する

使用事例

情報抽出
人物情報抽出
テキストから人物の名前や関連情報を識別する
Cristiano Ronaldo dos Santos Aveiroを人物として正常に識別しました
イベント情報抽出
テキストから日付、賞、試合情報を識別する
1985年2月5日を日付、Ballon d'Orを賞として正常に識別しました
スポーツニュース分析
チームと試合の識別
スポーツニュースからチームと試合情報を識別する
アルナッスルとポルトガル代表チームをチーム、ユーロパチャンピオンズリーグを試合として正常に識別しました
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