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@@ -34,7 +34,7 @@ model = MobileBertForSequenceClassification.from_pretrained("ysakuramoto/mobileb
   |精度|86.4%|85.5%|86.4%|
     - 条件
       - ライブドアニュースコーパスのタイトルとカテゴリで学習・推論。
-      - BERTモデルに、'cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking'を利用。
+      - BERTモデルに、"cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking"を利用。
       - 推論データ n=1,474。精度はAccuracy。
       - エポック数=10, lr=1e-4
       - 推論時の高速化として、枝刈り・量子化・jitコンパイルを実施。
@@ -49,7 +49,7 @@ model = MobileBertForSequenceClassification.from_pretrained("ysakuramoto/mobileb
   |精度|86.4%|82.5%|83.3%|
     - 条件
       - ストックーマークさんのwikipediaデータセットで学習・推論。(https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset)  
-      - BERTモデルに、'cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking'を利用。
+      - BERTモデルに、"cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking"を利用。
       - 推論データ n=2,140。精度は完全一致のf-measure。
       - エポック数=10, lr=1e-4
       - 推論時の高速化として、枝刈り・量子化・jitコンパイルを実施。