cryptoNERオープンソース暗号通貨命名エンティティ認識モデル - トークン記号、名称およびアドレスを正確に認識

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Cryptoner

Developed by covalenthq

xlm-roberta-baseをファインチューニングした暗号通貨の固有表現認識モデルで、暗号通貨のトークンシンボル、名称、ブロックチェーンアドレスの識別に特化しています。

シーケンスラベリング

Transformers

Open Source License:MIT #暗号通貨エンティティ認識 #高精度NER #多言語トークン検出

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Release Time : 10/22/2023

Model Overview

このモデルは暗号通貨分野に最適化された固有表現認識(NER)モデルで、テキスト中のトークンシンボル(TICKER SYMBOL)、トークン名(NAME)、ブロックチェーンエクスプローラーアドレス(blockscanner ADDRESS)などのエンティティを正確に識別できます。

Model Features

高精度な暗号通貨エンティティ認識

評価データセットで0.9970のF1スコアを達成し、暗号通貨関連エンティティを正確に識別できます。

多言語サポート

XLM-RoBERTaアーキテクチャに基づき、多言語テキスト処理能力を備えています。

専門分野最適化

暗号通貨分野に特化して最適化されており、トレーニングデータには大量の暗号通貨関連テキストが含まれています。

Model Capabilities

暗号通貨エンティティ認識

多言語テキスト処理

固有表現分類

Use Cases

暗号通貨分析

ソーシャルメディア監視

ソーシャルメディアで言及されている暗号通貨プロジェクトを分析し、トークンシンボルや名称を識別します。

'$PROPHET'などのトークンシンボルを正確に識別可能

ブロックチェーンデータ分析

ブロックチェーンエクスプローラーデータを処理し、アドレスや取引情報中の関連エンティティを識別します。

金融テキスト処理

暗号通貨ニュース分析

ニュース記事から言及されている暗号通貨プロジェクト情報を抽出します。

🚀 cryptoNER

このモデルは、暗号通貨ドメイン内の固有表現抽出（NER）に特化した、xlm-roberta-base のファインチューニング版です。評価セットでは以下の結果を達成しています。

損失: 0.0058
F1: 0.9970

✨ 主な機能

このモデルは、xlm-roberta-base をファインチューニングしたもので、暗号通貨ドメイン内の固有表現抽出（NER）に特化しています。テキスト内の暗号通貨のティッカーシンボル、名前、ブロックスキャナーのアドレスなどのエンティティを認識し、分類するように最適化されています。

📚 ドキュメント

想定される用途

このモデルは、主に暗号通貨セクターのNERタスクを目的として設計されており、テキストコンテンツ内のティッカーシンボル、トークン名、ブロックスキャナーアドレスを特定し、分類するのに優れています。

制限事項

モデルがトレーニングデータ外のエンティティや、暗号通貨ドメイン内でまれに出現するエンティティに遭遇した場合、パフォーマンスが低下する可能性があります。また、エンティティの表現や文脈の変化にも影響を受けやすい場合があります。

トレーニングと評価データ

このモデルは、人工的に生成されたツイートや、Covalent API（https://www.covalenthq.com/docs/unified-api/）を通じて取得したERC20トークンのメタデータを含む多様なデータセットを使用してトレーニングされました。GPTを使用して、暗号通貨ドメイン用に500件の合成ツイートを生成しました。Covalent APIは、20,000件以上のユニークなERC20トークンのメタデータエントリを取得するのに役立ち、モデルが暗号通貨エンティティを理解し、認識する能力を向上させました。