deberta-base-fine-tuned-nerオープンソースモデル - テキスト中の名前付きエンティティを高精度で識別

Deberta Base Fine Tuned Ner

Developed by geckos

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

Downloads 456

Release Time : 3/2/2022

Model Overview

このモデルは固有表現認識タスク専用で、CoNLL-2003データセットで優れた性能を発揮し、テキスト中の人名、地名、組織名などのエンティティを正確に識別できます

高精度エンティティ認識

CoNLL-2003テストセットで96.08%のF1値を達成し、優れた性能を発揮

DeBERTaアーキテクチャ採用

改良されたTransformerアーキテクチャを使用し、より強力な文脈理解能力を備えています

エンドツーエンドトレーニング

追加の特徴量エンジニアリングなしで直接NERタスクでファインチューニング

固有表現認識

テキストトークン分類

エンティティ境界検出

情報抽出

ニューステキスト分析

ニュース記事から人名、地名、組織名を抽出

各種エンティティを正確に識別し、F1値は96.08%

ドキュメント処理

ドキュメント内の主要なエンティティ情報を自動的にタグ付け

知識グラフ構築

知識グラフエンティティ抽出

非構造化テキストから知識グラフ構築用のエンティティを抽出