モデル選定

FLERT技術

# FLERT技術

Ner English Large

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。

シーケンスラベリング英語

Ner German Large

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。

シーケンスラベリングドイツ語

Ner English Ontonotes Large

Flairに付属の英語の18種類の命名エンティティ認識の大規模モデルで、Ontonotesデータセットを基に訓練され、XLM - R埋め込みとFLERT技術を採用しています。

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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