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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

Developed by indridinn
基於DistilBERT的輕量級命名實體識別模型，在conll2003數據集上微調，具有高效的推理性能和較高的準確率。
序列標註
Transformers
Open Source License:Apache-2.0#命名實體識別#高精度NER#輕量級BERT
Downloads 15
Release Time : 3/2/2022

Model Overview

該模型是基於DistilBERT的輕量級版本，專門針對命名實體識別(NER)任務進行了微調。它在保持較高性能的同時，顯著減少了模型大小和計算資源需求。

Model Features

高效輕量
基於DistilBERT架構，比標準BERT模型小40%，推理速度快60%，同時保持95%以上的性能
高準確率
在conll2003測試集上達到93.22%的F1值，準確率達98.36%
快速部署
模型體積小，適合資源受限環境部署，支持批量推理

Model Capabilities

命名實體識別
文本標記分類
實體邊界檢測
實體類型分類

Use Cases

信息提取
新聞實體提取
從新聞文本中提取人名、地名、組織名等關鍵實體
可準確識別文本中的四類實體(PER, LOC, ORG, MISC)
文檔處理
合同關鍵信息提取
自動識別合同中的簽約方、日期、金額等重要實體
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