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Albert Base V2 Finetuned Ner
該模型是基於ALBERT-base-v2架構在conll2003數據集上微調的命名實體識別(NER)模型，在實體識別任務上表現出色。
下載量 20
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
一個專門用於命名實體識別(NER)任務的模型，能夠識別文本中的人名、地名、機構名等實體。
模型特點
高精度實體識別
在conll2003測試集上達到93.38%的F1值，表現優異
輕量級架構
基於ALBERT的輕量級設計，參數效率高
端到端訓練
直接在NER任務上進行端到端微調
模型能力
識別文本中的命名實體
分類實體類型(如人名、地名、機構名等)
處理英文文本
使用案例
信息提取
新聞文章實體提取
從新聞文章中提取人名、地名和組織機構名
可達到93%以上的準確率
知識圖譜構建
知識圖譜實體識別
為知識圖譜構建識別文本中的實體
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