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Test Ner
由 kSaluja 开发
基于bert-base-uncased微调的命名实体识别模型，在评估集上F1值达95.91%
下载量 15
发布时间 : 5/6/2022
模型简介
该模型是用于命名实体识别任务的BERT微调模型，能够识别文本中的特定实体类别
模型特点
高精度识别
在评估集上达到96.09%的精确率和95.74%的召回率
BERT基础架构
基于成熟的bert-base-uncased模型微调，具有强大的语义理解能力
线性学习率调度
采用线性学习率调度策略优化训练过程
模型能力
文本实体识别
命名实体分类
序列标注
使用案例
信息提取
新闻实体提取
从新闻文本中识别人物、地点、组织等实体
可准确标记文本中的各类命名实体
生物医学文本处理
识别医学文献中的专业术语和实体
PyTorch精选推荐AI模型
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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