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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
基於DistilBERT的輕量級命名實體識別模型，在未知數據集上微調，具有高效的推理速度和良好的實體識別能力。
下載量 17
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是基於DistilBERT的輕量級版本進行微調的命名實體識別模型，適用於英文文本中的實體識別任務。
模型特點
輕量高效
基於DistilBERT架構，比標準BERT模型更小更快，同時保持較好的性能。
高準確率
在評估集上達到0.9831的準確率和0.9290的F1分數，表現優異。
平衡性能
精確率(0.9229)和召回率(0.9352)表現均衡，沒有明顯偏重。
模型能力
英文文本實體識別
高效推理
序列標註
使用案例
信息提取
新聞文章實體識別
從新聞文章中提取人名、地名、組織名等實體信息
可準確識別文本中的各類命名實體
生物醫學文獻分析
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