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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conll2003數據集上微調，具有高效的推理性能和較高的準確率。
下載量 16
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是基於DistilBERT的輕量級版本，專門用於命名實體識別(NER)任務。在conll2003數據集上微調後，能夠識別文本中的人名、地名、組織名等實體。
模型特點
高效推理
作為DistilBERT模型，比標準BERT體積小40%，推理速度快60%，同時保持95%以上的準確率
高準確率
在conll2003測試集上達到93.04%的F1值，證明其優秀的實體識別能力
輕量級
經過知識蒸餾的輕量級模型，適合資源受限環境部署
模型能力
命名實體識別
文本標記分類
英語文本處理
使用案例
信息提取
新聞實體提取
從新聞文本中提取人名、地名和組織名等關鍵信息
可準確識別93%以上的命名實體
文檔自動化處理
自動處理法律或醫療文檔中的命名實體
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