这是一个基于DistilBERT的轻量级模型，在CoNLL-2003命名实体识别(NER)任务上进行了微调。
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发布时间 : 5/9/2022
模型简介
该模型专门用于命名实体识别任务，能够识别文本中的人名、地名、组织名等实体。
模型特点
轻量高效
基于DistilBERT架构，比标准BERT小40%，但保留了95%的性能
高准确率
在CoNLL-2003测试集上达到90.8%的F1分数
快速推理
蒸馏架构使其比完整BERT模型推理速度更快
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
新闻文章实体提取
从新闻文本中提取人名、组织名和地名
准确率97.94%
文档自动化处理
自动识别合同或法律文件中的关键实体
知识图谱构建
知识图谱实体链接
识别文本中的实体用于知识图谱构建
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L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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