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 : 3/2/2022
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任务进行微调。它在conll2003数据集上表现出色，适用于英文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模型更轻量高效，同时保持较高性能
高准确率
在conll2003数据集上F1值达到0.9283，准确率达0.9832
快速训练
仅需3轮训练即可达到优异性能
模型能力
英文命名实体识别
文本标记分类
实体边界检测
使用案例
信息提取
新闻实体提取
从新闻文本中识别人名、地名、组织名等实体
高准确率识别各类命名实体
文档分析
处理法律或医疗文档中的专业术语识别
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L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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