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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
基於DistilBERT的輕量級模型，專為命名實體識別(NER)任務微調
下載量 16
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是在distilbert-base-uncased基礎上針對命名實體識別任務進行微調的版本，具有較高的推理效率和適中的準確率
模型特點
高效推理
採用DistilBERT架構，比標準BERT體積小40%但保留95%的性能
NER優化
專門針對命名實體識別任務進行微調，在相關指標上表現良好
輕量級
模型體積較小，適合資源有限的環境部署
模型能力
文本實體識別
命名實體分類
序列標註
使用案例
信息提取
新聞實體提取
從新聞文本中識別人名、地名、組織機構等實體
F1分數達到0.6655
生物醫學文本分析
識別醫學文獻中的疾病、藥物和基因名稱
文檔處理
合同解析
自動識別合同中的關鍵條款和參與方
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