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Distilbert Base Uncased Ner Mit Restaurant
該模型是基於DistilBERT在MIT Restaurant數據集上微調的命名實體識別(NER)模型，專門用於餐廳領域的實體識別任務。
下載量 15
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
這是一個輕量級的BERT模型，針對餐廳評論中的命名實體識別進行了優化，能夠識別菜單項、價格、位置等餐廳相關實體。
模型特點
高效輕量
基於DistilBERT架構，比標準BERT小40%，速度快60%，同時保持97%的性能
領域專用
專門針對餐廳評論數據進行微調，優化了食品、價格等餐廳相關實體的識別能力
高性能
在MIT Restaurant測試集上達到0.7988的F1值和0.9119的準確率
模型能力
餐廳評論中的命名實體識別
食品名稱識別
價格識別
位置信息提取
使用案例
餐飲行業分析
菜單項分析
從在線評論中自動提取提到的菜品名稱
可識別90%以上的菜品提及
價格監控
從評論中提取價格信息用於競爭分析
準確識別85%以上的價格提及
客戶反饋分析
服務評價分析
識別評論中提到的服務人員、等待時間等實體
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