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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
該模型是基於DistilBERT的輕量級模型，在玩具數據集上進行了命名實體識別（NER）任務的微調。
下載量 16
發布時間 : 7/8/2022
模型概述
該模型是在玩具數據集上對distilbert-base-uncased進行微調的版本，主要用於令牌分類任務，如命名實體識別。
模型特點
輕量級模型
基於DistilBERT架構，比原始BERT模型更小更快，同時保持了較高的性能。
高準確率
在評估集上取得了0.9640的準確率和0.8544的F1值，表現優異。
高效訓練
僅需3輪訓練即可達到較好的性能，訓練效率高。
模型能力
命名實體識別
令牌分類
使用案例
文本處理
命名實體識別
從文本中識別並分類命名實體，如人名、地名、組織名等。
在玩具數據集上取得了0.8544的F1值。
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