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DistilBERT的微调版本，专门用于命名实体识别(NER)任务。它在CoNLL-2003数据集上训练，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CoNLL-2003测试集上F1分数达到0.9304，准确率0.9837
快速推理
蒸馏架构优化了推理速度，适合生产环境部署
模型能力
文本实体识别
命名实体标注
序列标注
使用案例
信息提取
新闻文本分析
从新闻文章中提取人名、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
文档处理
自动标注合同或法律文档中的关键实体
提高文档处理效率，减少人工标注工作
知识图谱构建
实体关系抽取
作为知识图谱构建的前置步骤，识别文本中的实体
为后续关系抽取和知识图谱构建提供基础
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Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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