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Distilbert Base Uncased Finetuned Combinedmodel1 Ner

由akshaychaudhary開發
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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