AIbase

B

BERT NER Ep6 PAD 50 Finetuned Ner

由 suwani 开发
基于bert-base-cased微调的命名实体识别(NER)模型，在未知数据集上训练6个epoch，表现中等水平
序列标注
Transformers
开源协议:Apache-2.0#命名实体识别#BERT微调#高F1值
下载量 14
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于BERT架构的命名实体识别模型，专门用于从文本中识别和分类命名实体

模型特点

中等性能表现
在评估集上达到0.6926的F1值，0.9020的准确率
基于BERT架构
利用BERT强大的上下文理解能力进行实体识别
6轮微调训练
在基础模型上进行了6个epoch的微调

模型能力

文本实体识别
命名实体分类

使用案例

信息提取
新闻实体识别
从新闻文本中识别人名、地名、组织名等实体
生物医学文本处理
识别医学文献中的疾病、药物等专业术语