モデル選定

4種類のエンティティ認識

# 4種類のエンティティ認識

Historical Newspaper Ner

Roberta-largeをファインチューニングした固有表現認識モデルで、OCRエラーを含む可能性のある歴史的な新聞テキスト専用です。

シーケンスラベリング

Transformers 英語

dell-research-harvard

英語、ドイツ語、オランダ語、スペイン語をサポートする高速な4種類の固有表現認識モデルで、FlairフレームワークとLSTM-CRFアーキテクチャに基づいています。

シーケンスラベリング複数言語対応

Flairに付属の英語の標準4種類の固有表現認識モデルで、Flair埋め込みとLSTM - CRFアーキテクチャに基づいており、CoNLL - 03データセットで93.06のF1スコアを達成しています。

シーケンスラベリング英語

Ner Dutch Large

Flairに付属のオランダ語の4種類の命名エンティティ認識大規模モデルで、XLM - R埋め込みとFLERT技術に基づいており、CoNLL - 03オランダ語データセットでF1スコアが95.25に達します。

シーケンスラベリングその他

Ner Spanish Large

Flairフレームワークに組み込まれた大規模スペイン語4クラスNERモデル、XLM-R埋め込みとFLERT技術に基づいて構築

シーケンスラベリングスペイン語

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大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。

対話システム

Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。

質問応答システム中国語

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