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 : 4/12/2022
模型简介
该模型是基于DistilBERT的轻量级版本，专门针对命名实体识别(NER)任务进行了微调。它在标准conll2003数据集上表现出色，适用于文本中的实体识别任务。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，比标准BERT模型小40%，同时保留95%的性能
高精度NER
在conll2003数据集上达到92.9%的F1值，表现优异
快速推理
蒸馏模型架构提供更快的推理速度，适合生产环境部署
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
从新闻文本中识别人名、地名、组织名等实体
可准确识别文本中的命名实体，F1值达92.9%
文档自动化处理
自动提取合同或法律文档中的关键实体信息
知识图谱构建
知识图谱实体抽取
从非结构化文本中提取实体用于知识图谱构建
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L
scb10x
3,269
16
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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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