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Distilbert Base Uncased Finetuned TT2 Exam
該模型是基於distilbert-base-uncased在conll2003數據集上微調的版本，用於標記分類任務。
下載量 15
發布時間 : 5/23/2022
模型概述
該模型是一個經過微調的DistilBERT模型，專門用於標記分類任務，在conll2003數據集上表現出色。
模型特點
高效微調
基於DistilBERT架構，在conll2003數據集上進行了高效微調，顯著提升了標記分類的性能。
高性能
在評估集上取得了高精確率（0.9222）、召回率（0.9369）和F1值（0.9295）。
輕量級
DistilBERT架構相比原始BERT模型更輕量，適合資源有限的環境。
模型能力
標記分類
自然語言處理
實體識別
使用案例
自然語言處理
命名實體識別
用於識別文本中的命名實體，如人名、地名和組織名。
在conll2003數據集上表現出色，F1值達到0.9295。
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