Uniner 7B All

🚀 UniNER-7B-all

このモデルは、最良のUniNERモデルです。3つのデータ分割の組み合わせで訓練されています。

1. ChatGPTで生成されたPile-NER-typeデータ
2. ChatGPTで生成されたPile-NER-definitionデータ
3. Universal NERベンチマークの40の教師付きデータセット（論文の図4を参照）。各データセットの訓練分割から最大10,000件のインスタンスをランダムにサンプリングしています。なお、OOD評価のため、CrossNERとMITのデータセットは訓練から除外されています。

詳細については、論文をご覧ください。モデルの使用方法については、リポジトリを参照してください。

🚀 クイックスタート

推論

推論インスタンスのテンプレートは以下の通りです。

注意: 推論は一度に1つのエンティティタイプに基づいて行われます。複数のエンティティタイプの場合は、各タイプに対して個別のインスタンスを作成してください。

📄 ライセンス

このモデルと関連データは、CC BY-NC 4.0ライセンスの下で公開されています。主に研究目的で使用されます。

引用

@article{zhou2023universalner,
      title={UniversalNER: Targeted Distillation from Large Language Models for Open Named Entity Recognition}, 
      author={Wenxuan Zhou and Sheng Zhang and Yu Gu and Muhao Chen and Hoifung Poon},
      year={2023},
      eprint={2308.03279},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}