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Distilbert Base Uncased Squad2 With Ner Mit Restaurant With Neg With Repeat

由 andi611 开发
该模型是基于DistilBERT架构,在SQuAD2和MIT Restaurant数据集上微调的版本,支持问答和命名实体识别任务。
下载量 19
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是在squad_v2和mit_restaurant数据集上对twmkn9/distilbert-base-uncased-squad2进行微调的版本,主要用于问答和命名实体识别任务。

模型特点

轻量级模型
基于DistilBERT架构,相比原始BERT模型更轻量,推理速度更快。
多任务支持
支持问答和命名实体识别两种任务,适用于多种NLP应用场景。
特定领域优化
在MIT Restaurant数据集上微调,对餐饮领域的命名实体识别有较好效果。

模型能力

问答系统
命名实体识别
文本分类

使用案例

智能客服
餐饮问答系统
用于回答用户关于餐厅菜单、营业时间等问题的智能客服系统。
信息提取
餐厅评论分析
从餐厅评论中提取菜品名称、价格等关键信息。