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Bert Tiny Finetuned Ner
このモデルはbert-tiny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抽出(NER)モデルです
Downloads 89
Release Time : 3/2/2022
Model Overview
固有表現抽出タスク用のファインチューニングモデルで、bert-tinyアーキテクチャを基にconll2003データセットで訓練されました
Model Features
効率的で軽量
bert-tinyアーキテクチャを採用し、パラメータ数が少なくリソース制約環境に適しています
高精度
conll2003テストセットで0.96の精度を達成
バランスの取れた性能
適合率(0.808)と再現率(0.827)のバランスが良く、F1値は0.818を達成
Model Capabilities
固有表現抽出
テキストトークン分類
Use Cases
情報抽出
ニュースの固有表現抽出
ニューステキストから人名、地名、組織名などの固有表現を識別
ドキュメント構造化
非構造化ドキュメントから主要な固有表現を抽出して構造化データに変換
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