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Cybonto Distilbert Base Uncased Finetuned Ner Wnut17

Developed by theResearchNinja
该模型是基于distilbert-base-uncased在wnut_17数据集上微调的命名实体识别(NER)模型,用于识别文本中的特定实体类别。
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Release Time : 4/15/2022

Model Overview

这是一个经过微调的DistilBERT模型,专门用于命名实体识别任务,在WNUT 17数据集上训练,能够识别文本中的特定实体类别。

Model Features

高效轻量
基于DistilBERT架构,比标准BERT模型更轻量高效,同时保持较好的性能
特定领域优化
在WNUT 17数据集上微调,针对特定实体识别任务进行了优化
平衡性能
在精确率和召回率之间取得了平衡,F1值达到0.5479

Model Capabilities

命名实体识别
文本标记分类
实体类别预测

Use Cases

文本分析
社交媒体实体识别
识别社交媒体文本中的特定实体,如产品、组织等
F1值0.5479
信息提取
从非结构化文本中提取关键实体信息
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