# 多言語エンティティ認識

XLM-RoBERTaをファインチューニングした多言語ホロコースト関連固有表現認識モデルで、9言語をサポートし、F1値は81.5%に達します。

このモデルはxlm-roberta-baseを特定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、主に固有表現認識タスクに使用されます。

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。

21のアフリカ言語向け固有表現認識モデル。Davlan/afro-xlmr-largeモデルをファインチューニングしており、日付、場所、組織、人名の4種類のエンティティを認識可能。

このモデルはベンガル語トラックのSemEval Multiconerタスクを処理するために使用され、固有表現認識(NER)などの自然言語処理タスクに焦点を当てています。

これはベンガル語トラックのSemEval Multiconerタスク用のモデルで、固有表現認識タスクに特化しています。

IndicNERは11種類のインド言語の文における固有表現認識のために特別に訓練されたモデルで、bert-base-multilingual-uncasedモデルをファインチューニングしたものです。

mLUKEはLUKEの多言語拡張版で、24言語の固有表現認識、関係分類、質問応答システムタスクをサポート

mLUKEはLUKEの多言語拡張版で、24言語のテキスト処理タスクをサポート

distilroberta-base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認識モデル

mLUKEはLUKEの多言語拡張版で、24言語の固有表現認識、関係分類、質問応答システムのタスクをサポートします。

mLUKEはLUKEの多言語拡張バージョンで、24言語の固有表現認識、関係分類、質問応答システムのタスクをサポートします。

DistilRoBERTa-baseをベースにした固有表現認識モデルで、wikiannとconll2003データセットでファインチューニングされ、4種類のエンティティ認識をサポートします。