「ネガティブインスタンス」とはどういう意味ですか？

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ネガティブインスタンスっていうのは、機械学習モデルのトレーニングに使われる例で、何かが何でないかを示すものだよ。これがあることで、モデルは正しい答えと間違った答えの違いを理解できるようになるんだ。こういう例を含めることで、モデルはさまざまなタスクに対して正しいラベルやカテゴリを特定する能力が向上するんだ。

名前や場所、その他のエンティティをテキストから見つける名前付きエンティティ認識（NER）の文脈では、ネガティブインスタンスは特定のカテゴリに属さないものを明確にするのに役立つ。これによって、新しいテキストでエンティティを特定しようとしたときの精度が上がるんだ。

ネガティブインスタンスを使うことで、トレーニングプロセスに関連するコンテキストが追加されるよ。これがモデルを周囲の情報にもっと気づかせて、エンティティをラベル付けする際により良い判断を下せるように助けるんだ。

全体的に見て、ネガティブインスタンスは、テキストの中から異なるタイプの情報を特定したり分類したりするモデルのパフォーマンスを向上させるための貴重なツールなんだ。