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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
下載量 15
發布時間 : 4/12/2022
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。它在標準conll2003數據集上表現出色，適用於文本中的實體識別任務。
模型特點
高效輕量
基於DistilBERT架構，比標準BERT模型小40%，同時保留95%的性能
高精度NER
在conll2003數據集上達到92.9%的F1值，表現優異
快速推理
蒸餾模型架構提供更快的推理速度，適合生產環境部署
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
從新聞文本中識別人名、地名、組織名等實體
可準確識別文本中的命名實體，F1值達92.9%
文檔自動化處理
自動提取合同或法律文檔中的關鍵實體信息
知識圖譜構建
知識圖譜實體抽取
從非結構化文本中提取實體用於知識圖譜構建
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