基于DistilBERT的轻量级命名实体识别模型，在conll2003数据集上微调
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发布时间 : 6/10/2022
模型简介
该模型是基于DistilBERT的轻量级版本，专门用于命名实体识别任务。在conll2003数据集上微调后，能够高效识别文本中的命名实体。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，比标准BERT模型更轻量，同时保持较高性能
高准确率
在conll2003测试集上达到93.2%的F1值，表现优异
快速训练
仅需3轮训练即可达到良好效果，训练效率高
模型能力
命名实体识别
文本标记分类
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、组织名等实体
准确识别93.2%的实体
文档分析
处理法律或医疗文档，识别关键实体信息
数据预处理
NLP预处理
为下游NLP任务提供实体识别预处理
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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