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Mizuiro-sakura
/
luke-japanese-large-finetuned-ner

Token Classification
Transformers
PyTorch
Japanese
luke
ner
固有表現抽出
named entity recognition
named-entity-recognition
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Mizuiro-sakura commited on
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27
  # モデルの精度 accuracy of model
28
  全体：0.8453191098032002
29
 
30
-
31
- ||precision | recall |f1-score | support|
32
- |-------------|-----|-----|-----|-----|
33
- |その他の組織名 | 0.78 | 0.79 | 0.79 | 238|
34
- | イベント名 | 0.83 | 0.88 | 0.85 | 215|
35
- |人名 | 0.88 | 0.89 | 0.89 | 546|
36
- |地名 |0.83 | 0.85 | 0.84 | 440|
37
- |政治的組織名 | 0.80 | 0.84 | 0.82 | 263|
38
- |施設名 | 0.79 | 0.84 | 0.81 | 241|
39
- |法人名 | 0.88 | 0.89 | 0.89 | 487|
40
- |製品名 | 0.79 | 0.80 | 0.79 | 252|
41
- |micro avg | 0.83 | 0.86 | 0.85 | 2682|
42
- |macro avg | 0.82 | 0.85 | 0.83 | 2682|
43
  |weighted avg | 0.83 | 0.86 | 0.85 | 2682|
44
 
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  # モデルの精度 accuracy of model
28
  全体：0.8453191098032002
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+ ||precision|recall|f1-score|support|
31
+ |-------------|-----|-----|-----|-----|
32
+ |その他の組織名|0.78|0.79|0.79|238|
33
+ |イベント名|0.83|0.88| 0.85 | 215|
34
+ |人名 | 0.88 | 0.89 | 0.89 | 546|
35
+ |地名 |0.83 | 0.85 | 0.84 | 440|
36
+ |政治的組織名 | 0.80 | 0.84 | 0.82 | 263|
37
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39
+ |製品名 | 0.79 | 0.80 | 0.79 | 252|
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+ |micro avg | 0.83 | 0.86 | 0.85 | 2682|
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