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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 15
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是基於DistilBERT的輕量級版本，專門針對命名實體識別(NER)任務進行了微調。它在保持較高性能的同時，顯著減少了模型大小和計算資源需求。
模型特點
高效輕量
基於DistilBERT架構，比標準BERT模型小40%，推理速度快60%，同時保持95%以上的性能
高準確率
在conll2003測試集上達到93.22%的F1值，準確率達98.36%
快速部署
模型體積小，適合資源受限環境部署，支持批量推理
模型能力
命名實體識別
文本標記分類
實體邊界檢測
實體類型分類
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、組織名等關鍵實體
可準確識別文本中的四類實體(PER, LOC, ORG, MISC)
文檔處理
合同關鍵信息提取
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