モデル選定

アフリカ言語の固有表現抽出

# アフリカ言語の固有表現抽出

Xlm Roberta Base Finetuned Wolof Finetuned Ner Swahili

これは、xlm - roberta - base - finetuned - wolofの事前学習モデルを基に、マサカナ固有表現抽出データセットのスワヒリ語部分で微調整した固有表現抽出モデルです。

シーケンスラベリング

Transformers その他

Xlm Roberta Base Finetuned Luganda Finetuned Ner Swahili

これはXLM - RoBERTaモデルをマサカ固有表現抽出データセットのスワヒリ語部分で微調整した命名エンティティ認識モデルです。

シーケンスラベリング

Transformers その他

Xlm Roberta Base Finetuned Ner Naija

xlm-roberta-baseをベースに微調整された固有表現抽出モデルで、ナイジェリアピジン語に特化して最適化されています。

シーケンスラベリング

Transformers その他

Xlm Roberta Large Masakhaner

初の10種類のアフリカ言語に対応した固有表現認識モデルで、XLM - RoBERTa largeをベースに微調整され、日付、場所、組織、人物の4種類の固有表現を認識できます。

シーケンスラベリング

Distilbert Base Multilingual Cased Masakhaner

微調整されたBERT基礎モデルに基づく、9種類のアフリカ言語向けの固有表現認識モデル

シーケンスラベリング

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