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Gliner Medium V2.5

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GLiNERは汎用的な固有表現抽出(NER)モデルで、あらゆるタイプのエンティティを認識でき、従来のNERモデルに代わる実用的なソリューションを提供するとともに、大規模言語モデルの高いリソース消費問題を解決します。
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Release Time : 6/17/2024

Model Overview

GLiNERは双方向Transformerエンコーダー(BERT類似)を使用してあらゆるタイプのエンティティを認識し、リソースが限られたシナリオに適しています。

Model Features

汎用エンティティ認識
事前定義されたエンティティタイプに限定されず、あらゆるタイプのエンティティを認識できます。
リソース効率
大規模言語モデルと比較して、GLiNERはリソース消費が効率的で、リソースが限られたシナリオに適しています。
多言語サポート
複数言語の固有表現抽出をサポートしています。

Model Capabilities

固有表現抽出
多言語エンティティ認識
カスタムエンティティタイプ認識

Use Cases

情報抽出
人物認識
テキストから人物名を識別します。
クリスティアーノ・ロナウド・ドス・サントス・アヴェイロ => 人物
日付認識
テキストから日付情報を識別します。
1985年2月5日 => 日付
賞認識
テキストから賞の名称を識別します。
バロンドール => 賞
スポーツ分析
チーム認識
スポーツニュースからチーム名を識別します。
アル・ナスル => チーム
イベント認識
スポーツニュースからイベント名を識別します。
UEFAチャンピオンズリーグ => イベント
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