# エンティティ認識

Llama 3.1 8Bをファインチューニングした金融専門モデル、金融推論、Q&A、マルチターン対話に優れる

BERTアーキテクチャに基づく生物医学的命名エンティティ認識モデルで、生物医学分野のエンティティ認識タスク向けに設計されています。

Luke-japanese-large-liteをファインチューニングした日本語感情分析モデルで、テキスト中の8種類の感情タイプを識別可能

トルコ語の大型自然言語処理パイプラインで、トークン化、品詞タグ付け、形態解析、語形還元、依存構文解析、命名エンティティ認識などの機能を備えています。

BioBERTをファインチューニングしたモデルで、放射線レポートから既往歴の言及を識別し削除するために特別に設計されています。

xlm - roberta - baseをベースにxtreme_enデータセットで微調整したタグ分類モデルで、多言語テキスト処理をサポートします。

RoBERTa-largeモデルを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で、NERタスクで優れた性能を発揮します。

bert-base-uncasedを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、評価セットでF1値95.91%を達成

このモデルは、wnut_17データセットでdistilbert-base-uncasedをファインチューニングした固有表現認識(NER)モデルで、テキスト内の特定のエンティティカテゴリを識別します。

XLM-RoBERTa-baseモデルをxtremeデータセットでファインチューニングしたタグ分類モデルで、固有表現認識タスクに使用されます。

このモデルは、distil-slovakbertをwikiann skデータセットで微調整したバージョンで、スロバキア語の命名エンティティ認識タスクに使用されます。

BioBERT v1.2をjnlpba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で、生物医学テキスト処理に特化

CPUに最適化された中国語自然言語処理プロセスで、形態素解析、品詞タグ付け、依存解析、固有表現認識などの機能を含みます。

Stanzaは、生テキストから構文解析やエンティティ認識までの自然言語処理機能を提供する、効率的な多言語テキスト分析ツールセットです。

Stanzaは効率的な多言語自然言語処理ツールセットで、生テキストから構文解析やエンティティ認識までのフルセットの処理能力を提供します。

Stanzaは、生テキストから構文解析とエンティティ認識までの自然言語処理モデルを提供する、効率的な多言語分析ツールセットです。

ELECTRA-smallアーキテクチャに基づく命名エンティティ認識モデルで、wikiannデータセットでファインチューニングされています。

bert-base-uncasedをファインチューニングしたモデル、具体的な用途は不明

Stanzaは、高精度で効率的な多言語テキスト分析ツールセットで、生テキストから構文解析やエンティティ認識などのさまざまな自然言語処理タスクをサポートします。

CPU向けに最適化されたオランダ語処理フローで、形態素解析、品詞タグ付け、依存解析、固有表現認識などの機能を備えています。

CPUに最適化されたルーマニア語の自然言語処理モデルで、形態素解析、品詞タグ付け、依存関係解析、固有表現認識などの機能を備えています。

Stanzaは、アフリカーンス語のテキスト分析タスクをサポートする、高精度で効率的な多言語言語分析ツールセットです。

Stanzaは、高精度で効率的な多言語テキスト分析ツールセットで、生テキストから構文解析とエンティティ認識までの自然言語処理モデルを提供します。

Stanzaは高精度で効率的な多言語の言語分析ツールセットで、ハンガリー語のテキスト処理、構文解析、エンティティ認識機能を提供します。

Stanzaが提供するタミル語の自然言語処理モデルで、生テキストから構文解析やエンティティ認識などのさまざまなタスクをサポートします

Stanzaは、ヒンディー語の構文解析とエンティティ認識をサポートする、効率的な自然言語処理ツールセットです。

IceBERTアーキテクチャに基づいて微調整されたアイスランド語の命名エンティティ認識モデルで、アイスランド語テキスト中の命名エンティティを識別するために特別に設計されています。

CPU向けに最適化されたオランダ語処理フローで、様々な自然言語処理コンポーネントを含んでいます。

CPU向けに最適化されたドイツ語処理フローで、形態素解析、品詞タグ付け、形態解析、依存構文解析、語形還元、命名エンティティ認識などの機能を備えています。

conll2003データセットでファインチューニングされたDeBERTa-baseモデルに基づく固有表現認識(NER)モデル

Stanzaは、高精度で効率的な多言語テキスト分析ツールセットで、生テキストから構文解析やエンティティ認識までの自然言語処理モデルを提供します。

Stanzaが提供するテルグ語（te）の自然言語処理モデルで、生テキストから構文解析やエンティティ認識などの様々な言語学的分析タスクをサポートします。

Stanzaはオランダ語用の効率的な自然言語処理ツールセットで、生テキストから構文解析およびエンティティ認識までの機能を提供します。

Stanzaは、ギリシャ語の構文解析とエンティティ認識をサポートする、効率的な言語分析ツールセットです。

スペイン語TinyBERTをファインチューニングした固有表現認識モデルで、サイズはわずか55MBで、スペイン語テキストのエンティティ認識タスクに適しています。

XLM - RoBERTa - largeモデルを基に、スペイン語CoNLL - 2002データセットで微調整した固有表現認識モデル

XLM - RoBERTa - largeモデルを基に、オランダ語のCoNLL - 2002データセットで微調整された多言語トークン分類モデル