Bert Base Swedish Cased Reallysimple Ner

🚀 KB-BERT for NER

基于KB-BERT模型，针对命名实体识别（NER）任务在特定语料上微调而来，能有效识别文本中的命名实体。

✨ 主要特性

• 标签类型：该模型使用了标签类型，涵盖了token-classification、sequence-tagger-model和bert。
• 训练数据：基于KB-BERT模型，并在SUCX 3.0 - NER语料库上进行了微调，使用了 simple 标签和大小写敏感的数据。
• 编码方式：使用的数据变体未采用BIO编码来区分命名实体标签的开头（B）和内部（I）。
• 训练策略：仅在训练数据上进行训练，并根据模型在验证数据上的表现选择最佳模型。

📚 详细文档

你可以在我们的博客上找到有关该模型及其性能的更多信息：https://kb-labb.github.io/posts/2022-02-07-sucx3_ner

📄 许可证

文档中未提及许可证相关信息。