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BERT NER Ep5 PAD 50 Finetuned Ner

由suwani開發
基於bert-base-cased微調的命名實體識別模型,在評估集上F1值達到0.6920
下載量 16
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型是基於BERT架構的命名實體識別模型,專門用於識別文本中的命名實體。

模型特點

高召回率
在評估集上達到0.7348的召回率,能夠有效識別文本中的命名實體
平衡性能
F1值達到0.6920,在精確率和召回率之間取得良好平衡
基於BERT架構
利用BERT強大的上下文理解能力進行實體識別

模型能力

文本實體識別
命名實體標註
序列標註

使用案例

信息提取
新聞實體提取
從新聞文本中提取人名、地名、組織機構等實體
F1值0.6920
生物醫學文獻分析
識別醫學文獻中的專業術語和實體
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