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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
下載量 15
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是DistilBERT的微調版本，專門用於命名實體識別(NER)任務，能夠識別文本中的人名、地名、組織名等實體。
模型特點
高效輕量
基於DistilBERT架構，比標準BERT模型更小更快，同時保持較高準確率
高準確率
在conll2003測試集上F1值達到0.9366，準確率0.9845
快速推理
蒸餾模型設計使得推理速度比完整BERT模型更快
模型能力
命名實體識別
文本標記分類
實體抽取
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實體
可準確識別文本中的各類命名實體
文檔分析
處理法律文檔或商業報告，提取關鍵實體信息
幫助快速構建文檔索引和知識圖譜
數據預處理
NLP流水線預處理
為問答系統或搜索引擎提供實體識別預處理
提升下游任務性能
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