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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
這是一個基於DistilBERT的輕量級模型，在CoNLL-2003命名實體識別(NER)任務上進行了微調。
下載量 15
發布時間 : 5/9/2022
模型概述
該模型專門用於命名實體識別任務，能夠識別文本中的人名、地名、組織名等實體。
模型特點
輕量高效
基於DistilBERT架構，比標準BERT小40%，但保留了95%的性能
高準確率
在CoNLL-2003測試集上達到90.8%的F1分數
快速推理
蒸餾架構使其比完整BERT模型推理速度更快
模型能力
命名實體識別
文本標記分類
實體邊界檢測
實體類型分類
使用案例
信息提取
新聞文章實體提取
從新聞文本中提取人名、組織名和地名
準確率97.94%
文檔自動化處理
自動識別合同或法律文件中的關鍵實體
知識圖譜構建
知識圖譜實體鏈接
識別文本中的實體用於知識圖譜構建
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