# 高精度のエンティティ認識

dbmdz/bert-base-italian-casedをベースに微調整されたイタリア語の命名エンティティ認識モデルで、wiki_neuralデータセットで優れた性能を発揮します。

TrSpaCy用のトルコ語変換器パイプラインで、変換器、タグ付け器、形態解析器、見出し語化器、構文解析器、および固有表現認識器のコンポーネントを含みます。

XLM - RoBERTa - largeモデルを英語のCoNLL - 2003データセットで微調整した命名エンティティ認識モデル

ポルトガル語の法律テキストに対する命名エンティティ認識モデルで、BERTアーキテクチャに基づいて微調整され、法律文書内の特定のエンティティカテゴリを識別するために使用されます。

デンマーク語、ノルウェー語、スウェーデン語、アイスランド語、フェロー語に適用可能な命名エンティティ認識モデル。NbAiLab/nb-bert-baseをベースに微調整されています。

Flairフレームワークに組み込まれた英語の4種類の大型NERモデルで、文書レベルのXLM - R埋め込みとFLERT技術に基づいており、CoNLL - 03データセットでF1スコアが94.36に達します。

Flairフレームワークに組み込まれたドイツ語の4種類の大型命名エンティティ認識モデルで、XLM - R埋め込みとFLERT技術に基づいており、CoNLL - 03ドイツ語データセットで92.31のF1スコアを達成しています。

これはDistilBERTをベースにした多言語モデルで、固有表現認識タスクに特化しており、ConLL 2003データセットで微調整されています。

このモデルは、SlovakBERTをスロバキアのwikiannデータセットでファインチューニングした命名エンティティ認識モデルで、地理位置、人物、組織機関の3種類のエンティティの認識をサポートします。

金融分野の専用事前学習言語モデルで、RoBERTa-wwmアーキテクチャに基づいて最適化され、金融タスクの性能を向上させます。

FERNET-CC_skを微調整したスロバキア語の命名エンティティ認識モデルで、場所、人物、組織の3種類のエンティティの認識をサポートします。

Flairに付属のオランダ語の標準4種類のNERモデルで、オランダ語テキスト中の人名、地名、組織名、その他の名前を認識するために使用されます。

BERTベースのポルトガル語の命名エンティティ認識モデルで、アーカイブ文献に特化して微調整されています。

このモデルはRoBERTaアーキテクチャに基づくスペイン語の命名エンティティ認識モデルで、BNEの大規模コーパスで事前学習した後、CAPITEL-NERCデータセットで微調整されました。

Transformerアーキテクチャに基づくペルシア語理解モデルで、ペルシア語の固有表現認識(NER)タスクに特化して最適化されています。

RoBERTaアーキテクチャに基づくスペイン語の命名エンティティ認識モデルで、BNEコーパスで事前学習し、CAPITELデータセットで微調整しており、小文字の命名エンティティ認識においてより優れた性能を発揮します。

XLM - RoBERTa - largeモデルを英語のconll2003データセットで微調整した命名エンティティ認識モデル

RoBERTaアーキテクチャに基づくスペイン語の命名エンティティ認識モデルで、BNEコーパスで事前学習し、CAPITEL-NERCデータセットで微調整しました。