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BERT NER Ep5 Finetuned Ner
基於bert-base-cased微調的命名實體識別(NER)模型，在評估集上F1值達到0.6868
下載量 15
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是基於bert-base-cased在未知數據集上微調的版本，主要用於命名實體識別任務。
模型特點
高性能NER識別
在評估集上F1值達到0.6868，準確率0.9004
基於BERT架構
使用bert-base-cased作為基礎模型，具有強大的上下文理解能力
精細調優
經過5輪精細調優，模型性能逐步提升
模型能力
命名實體識別
文本分析
實體分類
使用案例
文本處理
文檔實體提取
從文檔中提取人名、地名、組織名等實體
F1值0.6868
信息抽取
從非結構化文本中抽取結構化信息
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