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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
基于DistilBERT-base-uncased模型在conll2003数据集上微调的命名实体识别模型，在NER任务上表现出色。
下载量 947
发布时间 : 4/11/2022
模型简介
该模型是DistilBERT的轻量级版本，专门针对命名实体识别任务进行了微调，能够高效识别文本中的命名实体。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，比标准BERT模型更小更快，同时保持高性能
高准确率
在conll2003测试集上达到0.979的F1值，表现优异
快速推理
蒸馏模型设计使得推理速度更快，适合生产环境部署
模型能力
命名实体识别
文本标记分类
实体边界检测
实体类型分类
使用案例
信息提取
新闻实体提取
从新闻文本中提取人名、地名、组织名等实体
高准确率识别各类命名实体
文档分析
处理法律或医疗文档中的专业术语和实体
有效识别专业领域实体
数据预处理
搜索引擎优化
为搜索系统预处理和标记文本中的关键实体
提升搜索相关性和准确性
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