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Distilbert Base Uncased Finetuned Combinedmodel1 Ner
該模型是基於distilbert-base-uncased在特定數據集上微調的版本，主要用於命名實體識別（NER）任務。
下載量 15
發布時間 : 3/9/2022
模型概述
該模型是基於distilbert-base-uncased微調的版本，適用於命名實體識別任務。在評估集上表現一般，F1值為0.0481，準確率為0.7058。
模型特點
輕量級模型
基於DistilBERT架構，比原始BERT模型更輕量，適合資源有限的環境。
命名實體識別
專門用於識別文本中的命名實體，如人名、地名、組織名等。
模型能力
命名實體識別
文本分析
使用案例
信息提取
新聞實體識別
從新聞文本中提取人名、地名和組織名等實體。
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