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D

Distilbert Base Uncased Finetuned Combinedmodel1 Ner

由 akshaychaudhary 开发
该模型是基于distilbert-base-uncased在特定数据集上微调的版本，主要用于命名实体识别（NER）任务。
序列标注
Transformers
开源协议:Apache-2.0#轻量BERT微调#命名实体识别#低资源优化
下载量 15
发布时间 : 3/9/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于distilbert-base-uncased微调的版本，适用于命名实体识别任务。在评估集上表现一般，F1值为0.0481，准确率为0.7058。

模型特点

轻量级模型
基于DistilBERT架构，比原始BERT模型更轻量，适合资源有限的环境。
命名实体识别
专门用于识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。

模型能力

命名实体识别
文本分析

使用案例

信息提取
新闻实体识别
从新闻文本中提取人名、地名和组织名等实体。