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• 标记分类 数据集:
• djagatiya/ner-ontonotes-v5-eng-v4

(命名实体识别) distilbert-base-uncased : conll2012_ontonotesv5-english-v4

该 distilbert-base-uncased 命名实体识别模型基于 conll2012_ontonotesv5-english-v4 数据集微调而成。
更多信息请查看 NER系统代码库。

评估结果

• 精确率: 84.60
• 召回率: 86.47
• F1分数: 85.53

完整评估指标及分类报告详见 eval.log 文件。

               精确率    召回率    F1分数    支持数

    基数词       0.84      0.86      0.85       935
        日期       0.83      0.88      0.85      1602
       事件       0.57      0.57      0.57        63
        设施       0.55      0.62      0.58       135
        地缘政治实体       0.95      0.92      0.94      2240
    语言       0.82      0.64      0.72        22
        法律       0.50      0.50      0.50        40
        地点       0.55      0.72      0.62       179
       货币       0.87      0.89      0.88       314
        民族/宗教/政治团体       0.85      0.89      0.87       841
     序数词       0.81      0.88      0.84       195
        组织       0.81      0.83      0.82      1795
     百分比       0.87      0.89      0.88       349
      人物       0.93      0.93      0.93      1988
     产品       0.55      0.55      0.55        76
    数量       0.71      0.80      0.75       105
        时间       0.59      0.66      0.62       212
 艺术作品       0.42      0.44      0.43       166

   微平均       0.85      0.86      0.86     11257
   宏平均       0.72      0.75      0.73     11257
加权平均       0.85      0.86      0.86     11257