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Bert Finetuned Ner
B
Bert Finetuned Ner
由brad1141開發
基於allenai/longformer-base-4096微調的命名實體識別(NER)模型
下載量 15
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是基於Longformer架構微調的命名實體識別模型，擅長處理長文本序列的實體識別任務
模型特點
長文本處理能力
基於Longformer架構，支持最長4096個token的序列輸入，適合處理長文檔的實體識別
高精度識別
在評估集上F1值達到0.8637，表現優異
高效微調
採用梯度累積(8步)技術，在有限硬件資源下實現有效訓練
模型能力
命名實體識別
長文本處理
序列標註
使用案例
文本分析
法律文檔實體提取
從長篇幅法律文書中識別人名、機構名、日期等實體
醫療記錄信息抽取
從患者病歷中提取疾病、藥物、症狀等醫療實體
商業智能
合同關鍵信息提取
自動識別商業合同中的簽約方、金額、期限等重要實體
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