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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 14
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于DistilBERT的轻量级版本，专门针对命名实体识别任务进行微调。它在CoNLL-2003数据集上表现出色，适用于英文文本的实体标注任务。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，比标准BERT模型更小更快，同时保持良好性能
高精度NER
在CoNLL-2003测试集上达到93.1%的F1值，表现优异
快速推理
蒸馏架构设计使模型推理速度更快，适合生产环境部署
模型能力
命名实体识别
文本标记分类
实体标注
使用案例
信息提取
新闻实体提取
从新闻文本中识别人名、地名、组织名等实体
准确率98.3%，F1值93.1%
生物医学文本处理
识别医学文献中的专业术语和实体
数据预处理
知识图谱构建
为知识图谱构建提供实体识别预处理
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