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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
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。
下載量 15
發布時間 : 5/23/2022
模型概述
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。它能夠識別文本中的人名、地名、組織機構名等實體，適用於信息提取和文本分析任務。
模型特點
高效輕量
基於DistilBERT架構，比標準BERT模型小40%但保留95%的性能
高準確率
在conll2003測試集上達到92.7%的F1值，準確率達98.3%
快速推理
蒸餾模型設計使其推理速度比完整BERT模型快60%
模型能力
命名實體識別
文本標記分類
信息提取
使用案例
信息提取
新聞實體提取
從新聞文章中提取人名、地名和組織機構名
可準確識別文本中的關鍵實體
文檔分析
處理法律或醫療文檔以識別關鍵實體
幫助快速定位文檔中的重要信息
數據預處理
知識圖譜構建
為知識圖譜構建提供實體識別功能
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