# スペイン語NER

スペイン語BERT大文字小文字区別版（BETO）をNER-Cデータセットでファインチューニングしたバージョンで、固有表現認識（NER）タスク専用です。

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

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。

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。

このモデルはRoBERTaアーキテクチャに基づくスペイン語の固有表現抽出モデルで、スペイン国立図書館の大規模コーパスで事前学習され、CAPITEL NERデータセットで微調整されています。

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

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。

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。