Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
基于DistilBERT的轻量级命名实体识别模型，在conll2003数据集上微调
下载量 15
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是DistilBERT的微调版本，专门用于命名实体识别(NER)任务，能够识别文本中的人名、地名、组织名等实体。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，比标准BERT模型更小更快，同时保持较高准确率
高准确率
在conll2003测试集上F1值达到0.9366，准确率0.9845
快速推理
蒸馏模型设计使得推理速度比完整BERT模型更快
模型能力
命名实体识别
文本标记分类
实体抽取
使用案例
信息提取
新闻实体提取
从新闻文本中提取人名、地名和组织名等关键实体
可准确识别文本中的各类命名实体
文档分析
处理法律文档或商业报告，提取关键实体信息
帮助快速构建文档索引和知识图谱
数据预处理
NLP流水线预处理
为问答系统或搜索引擎提供实体识别预处理
提升下游任务性能
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专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
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Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98
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