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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 16
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。它在CoNLL-2003數據集上訓練，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CoNLL-2003測試集上F1分數達到0.9304，準確率0.9837
快速推理
蒸餾架構優化了推理速度，適合生產環境部署
模型能力
文本實體識別
命名實體標註
序列標註
使用案例
信息提取
新聞文本分析
從新聞文章中提取人名、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
文檔處理
自動標註合同或法律文檔中的關鍵實體
提高文檔處理效率，減少人工標註工作
知識圖譜構建
實體關係抽取
作為知識圖譜構建的前置步驟，識別文本中的實體
為後續關係抽取和知識圖譜構建提供基礎
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