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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
該模型是基於DistilBERT的輕量級版本，在conll2003數據集上微調用於命名實體識別任務。
下載量 15
發布時間 : 5/10/2022
模型概述
這是一個經過微調的DistilBERT模型，專門用於命名實體識別(NER)任務，在conll2003數據集上表現出色。
模型特點
高效輕量
基於DistilBERT架構，比標準BERT模型更輕量高效，同時保持良好性能。
高精度NER
在conll2003數據集上達到92.4%的精確率和93.5%的召回率。
快速推理
由於採用DistilBERT架構，推理速度比完整BERT模型更快。
模型能力
命名實體識別
文本標記分類
實體提取
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、組織名等實體
F1值達到0.9295
文檔分析
處理法律或醫療文檔中的關鍵實體識別
數據預處理
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