# 固有表現抽出

アムハラ語用に特別に設計されたRoBERTaモデルで、ゼロからの事前学習によりアムハラ語の自然言語処理タスクの性能不足を解消します。

PrunaAIが提供する圧縮版UniNER-7B-allモデル。量子化技術によりメモリ使用量と消費電力を大幅に削減しながら、良好な固有表現抽出能力を維持。

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

このモデルはDistilBERTベースの軽量モデルで、玩具データセット上で固有表現抽出（NER）タスクのファインチューニングを行っています。

DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、特定データセットでファインチューニング済み

このモデルはbert-base-casedを未知のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主に固有表現抽出(NER)タスクに使用されます。

DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み

DistilBERTベースの軽量な固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み

このモデルは、conll2003データセットでファインチューニングされたdistilbert-base-uncasedベースのバージョンで、タグ分類タスクに使用されます。

DistilBERTベースの軽量な固有表現抽出モデルで、conll2003データセットでファインチューニングされており、効率的な推論性能と高い精度を備えています。

BiodivBERTはBERTベースのドメイン特化モデルで、生物多様性文献向けに設計されています。

DistilBERT-base-uncasedモデルをファインチューニングした固有表現抽出(NER)モデル

このモデルはDistilBERTの軽量版をベースとしており、conll2003データセットで固有表現抽出タスク向けにファインチューニングされています。

これはDistilBERTベースの軽量モデルで、CoNLL-2003固有表現抽出(NER)タスクでファインチューニングされています。

このモデルはhfl/chinese-bert-wwm-extをconll2003データセットでファインチューニングしたバージョンで、タグ分類タスクに使用されます。

DistilBERTアーキテクチャに基づく軽量な固有表現抽出(NER)モデル、特定タスク向けにファインチューニング済み

bert-base-cased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

このモデルはDistilBERTベース版をファインチューニングした固有表現抽出(NER)モデルで、未知のデータセットで訓練され、評価セットのF1スコアは0.8545を達成しました。

このモデルはdistilbert-base-uncasedをfew_nerd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(NER)モデルで、評価セットでF1スコア0.7621を達成しました。

DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み

DistilBERT-base-uncased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で、NERタスクで優れた性能を発揮します。

BERT-baseをベースとした固有表現抽出モデルで、場所、組織、人名などの4種類のエンティティを識別可能

DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデルで、conll2003データセットでファインチューニングされており、英語テキストのエンティティタグ付けタスクに適しています。

DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み

DistilBERT-base-uncasedモデルをNERタスクでファインチューニングした軽量モデル

DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み、英文テキストのエンティティラベリングタスクに適しています。

Stanzaは高精度で効率的な多言語言語学分析ツールセットで、生テキストから構文解析や固有表現認識までの自然言語処理能力を提供します。

DistilRoBERTa-baseモデルをwikiann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で、テキスト中の固有表現を識別します。

RobeCzechはチェコ語データを基に訓練された単言語RoBERTa言語表現モデルで、チェコのチャールズ大学の形式・応用言語学部によって開発されました。

spaCyが提供するスペイン語の中規模NLP処理パイプラインで、CPU向けに最適化され、完全な言語処理コンポーネントを含んでいます。

DistilBERTベースの軽量モデルで、固有表現抽出(NER)タスク向けにファインチューニング

Stanzaは多言語の言語学分析ツールセットで、生テキストから構文解析や固有表現抽出までの機能を提供します。

DistilBERTベースの軽量な固有表現抽出モデルで、英語テキストに最適化されており、大文字小文字を区別しません。

DistilBERTベースの固有表現抽出モデルで、CoNLL-2003英語データセットでファインチューニングされており、大文字小文字を区別するテキスト処理に適しています。

DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み

DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み

bert-base-casedをファインチューニングした固有表現抽出(NER)モデルで、未知のデータセットで6エポック訓練され、中程度の性能を示します

このモデルは、句読点のない文言文に自動的に句読点を付けるために使用され、20種類以上の句読点をサポートします。

AfriBERTaは11種類のアフリカ言語をサポートする多言語事前学習モデルで、1億1100万のパラメータを持ち、テキスト分類や固有表現抽出などのタスクに適しています。

DistilBERTベースの軽量な固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み