该模型是基于bert-tiny在conll2003数据集上微调的命名实体识别(NER)模型
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
用于命名实体识别任务的微调模型，基于bert-tiny架构，在conll2003数据集上训练
模型特点
高效轻量
基于bert-tiny架构，模型参数较少，适合资源受限环境
高准确率
在conll2003测试集上达到0.96的准确率
平衡性能
精确率(0.808)和召回率(0.827)表现均衡，F1值达0.818
模型能力
命名实体识别
文本标记分类
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
文档结构化
将非结构化文档中的关键实体提取为结构化数据
PyTorch精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
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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