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Bert Base Cased Ner Conll2003

由kamalkraj開發
基於bert-base-cased在conll2003數據集上微調的命名實體識別模型
下載量 38
發布時間 : 4/24/2022

模型概述

該模型是基於bert-base-cased在conll2003數據集上微調的版本,主要用於命名實體識別任務。

模型特點

高精度命名實體識別
在conll2003數據集上取得了94.38%的精確率和95.25%的召回率
基於BERT架構
使用bert-base-cased作為基礎模型,具有強大的上下文理解能力
高效訓練
僅需3輪訓練即可達到優異性能

模型能力

命名實體識別
文本標記分類

使用案例

自然語言處理
新聞文本實體識別
從新聞文本中識別人名、地名、機構名等實體
F1值達到0.9482
文檔信息提取
從結構化文檔中提取關鍵實體信息
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