基于DistilBERT的轻量级命名实体识别模型，在conll2003数据集上微调，适用于英文文本的实体标记任务。
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发布时间 : 3/24/2022
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)任务进行微调。它能够识别文本中的人名、地名、组织机构名等实体，适用于信息提取、文本分析等场景。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，在保持较高性能的同时显著减小模型体积和计算需求
高精度NER
在标准conll2003测试集上达到93.1%的F1值，表现优异
快速推理
蒸馏架构设计使模型推理速度比原始BERT更快
模型能力
命名实体识别
文本标记分类
信息提取
使用案例
信息提取
新闻实体提取
从新闻文本中自动识别人物、地点和组织机构
可准确标记文本中的实体类型
文档分析
处理法律或医疗文档中的专业术语识别
帮助快速定位关键信息
数据预处理
知识图谱构建
为知识图谱生成提供实体识别预处理
提高知识图谱构建效率
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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