G

Gliner Small V1

Developed by urchade
GLiNERは汎用的な固有表現認識モデルで、あらゆるエンティティタイプを認識可能であり、従来のNERモデルや大規模言語モデルに対する軽量な代替案を提供します。
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Release Time : 3/9/2024

Model Overview

GLiNERは双方向Transformerエンコーダー(BERT類似)を使用した固有表現認識モデルで、動的なエンティティタイプ定義をサポートし、リソースが限られた環境に適しています。

Model Features

動的エンティティ認識
ユーザー定義のあらゆるエンティティタイプを認識可能で、事前定義されたエンティティセットに制限されません
軽量設計
大規模言語モデルと比較してサイズが小さく、リソース消費が少ない
柔軟な適用
モデルの再トレーニングなしで、さまざまなエンティティタイプの即時認識をサポート

Model Capabilities

テキストエンティティ認識
マルチカテゴリエンティティアノテーション
カスタムエンティティタイプ認識

Use Cases

情報抽出
ニュース人物認識
ニューステキストから人物、組織、場所などのエンティティを認識
テキスト内の各種固有表現を正確に認識可能
スポーツイベント分析
スポーツニュースからチーム、選手、イベントなどの情報を抽出
サンプルではサッカー選手、チーム、賞を正しく認識
知識グラフ構築
エンティティ関係抽出
知識グラフ構築の前処理ステップとして利用
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