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Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
基于DistilBERT的轻量级命名实体识别模型，在conll2003数据集上微调
下载量 16
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是DistilBERT的微调版本，专门用于命名实体识别(NER)任务，在conll2003数据集上表现出色。
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数据集上达到98.44%的准确率和93.23%的F1值
快速推理
蒸馏模型设计使其推理速度比完整BERT模型更快
模型能力
命名实体识别
文本标记分类
实体提取
使用案例
自然语言处理
新闻实体提取
从新闻文本中识别人名、地名、组织名等实体
高准确率识别各类命名实体
文档信息提取
从法律或商业文档中提取关键实体信息
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