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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，具有高效的推理性能和较高的准确率。
下载量 15
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(NER)任务进行了微调。它在保持较高性能的同时，显著减少了模型大小和计算资源需求。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，比标准BERT模型小40%，推理速度快60%，同时保持95%以上的性能
高准确率
在conll2003测试集上达到93.22%的F1值，准确率达98.36%
快速部署
模型体积小，适合资源受限环境部署，支持批量推理
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、组织名等关键实体
可准确识别文本中的四类实体(PER, LOC, ORG, MISC)
文档处理
合同关键信息提取
自动识别合同中的签约方、日期、金额等重要实体
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