# 高準確率NER

基於BERT-BiLSTM-CRF架構的中文命名實體識別模型，在微博數據集上微調，適用於社交媒體文本的實體識別任務

該模型是基於DistilBERT的輕量級模型，在玩具數據集上進行了命名實體識別（NER）任務的微調。

該模型是基於DistilBERT基礎版本微調的命名實體識別(NER)模型，在未知數據集上訓練，評估集F1分數達0.8545。

該模型是基於distilbert-base-uncased在few_nerd數據集上微調的命名實體識別(NER)模型，在評估集上F1分數達到0.7621。

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。

該模型是基於Codebert基礎版微調的命名實體識別模型，適用於識別編程相關文本中的實體。

基於DistilBERT的輕量級命名實體識別模型，在conll2003數據集上微調

基於ELECTRA-small架構的命名實體識別模型，在wikiann數據集上微調

這是一個基於AutoNLP訓練的孟加拉語實體提取模型，用於識別文本中的命名實體。

該模型是基於macbert-base-chinese微調而成的，專用於中文藥品名稱識別任務，在測試集上達到了92%的準確率。