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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

Developed by tiennvcs
DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデルで、conll2003データセットでファインチューニングされており、英語テキストのエンティティタグ付けタスクに適しています。
シーケンスラベリング
Transformers
Open Source License:Apache-2.0#固有表現抽出#高精度NER#軽量BERT
Downloads 15
Release Time : 3/24/2022

Model Overview

このモデルはDistilBERTの軽量版で、固有表現抽出(NER)タスク向けに特別にファインチューニングされています。テキスト中の人名、地名、組織名などのエンティティを識別でき、情報抽出、テキスト分析などのシナリオに適用可能です。

Model Features

高効率軽量
DistilBERTアーキテクチャを基に、比較的高い性能を維持しながらモデルサイズと計算需要を大幅に削減
高精度NER
標準conll2003テストセットで93.1%のF1値を達成し、優れた性能を発揮
高速推論
蒸留アーキテクチャ設計により、元のBERTよりも高速なモデル推論を実現

Model Capabilities

固有表現抽出
テキストトークン分類
情報抽出

Use Cases

情報抽出
ニュースエンティティ抽出
ニューステキストから人物、場所、組織を自動識別
テキスト中のエンティティタイプを正確にマーク可能
ドキュメント分析
法律や医療文書中の専門用語識別を処理
キー情報の迅速な特定を支援
データ前処理
知識グラフ構築
知識グラフ生成のためのエンティティ認識前処理を提供
知識グラフ構築効率を向上
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