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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
基於DistilBERT-base-uncased模型微調的命名實體識別(NER)模型
下載量 15
發布時間 : 5/10/2022
模型概述
該模型是DistilBERT-base-uncased的微調版本，專門用於命名實體識別任務。它保留了原始模型的輕量級特性，同時針對特定NER任務進行了優化。
模型特點
輕量高效
基於DistilBERT架構，比標準BERT模型小40%，同時保留95%的性能
命名實體識別
專門針對NER任務進行微調，能夠識別文本中的各類命名實體
模型能力
文本實體識別
序列標註
自然語言處理
使用案例
信息提取
新聞實體提取
從新聞文本中識別人名、地名、組織機構等實體
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識別醫學文獻中的藥物、疾病和基因名稱等專業術語
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