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Distilbert Base Uncased Finetuned Pos
基於DistilBERT的輕量級標記分類模型，在conll2003數據集上微調，用於詞性標註任務
下載量 17
發布時間 : 3/20/2022
模型概述
該模型是基於DistilBERT的輕量級版本，在conll2003數據集上微調，專門用於詞性標註等標記分類任務。模型在評估集上表現出色，F1值達到0.9126。
模型特點
輕量高效
基於DistilBERT架構，比標準BERT模型小40%，但保留了97%的性能
高精度標記分類
在conll2003數據集上微調，F1值達到0.9126，準確率0.9246
快速推理
蒸餾模型設計使其推理速度比原始BERT模型快60%
模型能力
詞性標註
命名實體識別
文本標記分類
使用案例
自然語言處理
文本預處理
用於NLP流水線中的預處理步驟，識別文本中的詞性和命名實體
準確率92.46%
信息提取
從非結構化文本中提取結構化信息
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