该模型是基于DistilBERT在MIT Restaurant数据集上微调的命名实体识别(NER)模型，专门用于餐厅领域的实体识别任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
这是一个轻量级的BERT模型，针对餐厅评论中的命名实体识别进行了优化，能够识别菜单项、价格、位置等餐厅相关实体。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，比标准BERT小40%，速度快60%，同时保持97%的性能
领域专用
专门针对餐厅评论数据进行微调，优化了食品、价格等餐厅相关实体的识别能力
高性能
在MIT Restaurant测试集上达到0.7988的F1值和0.9119的准确率
模型能力
餐厅评论中的命名实体识别
食品名称识别
价格识别
位置信息提取
使用案例
餐饮行业分析
菜单项分析
从在线评论中自动提取提到的菜品名称
可识别90%以上的菜品提及
价格监控
从评论中提取价格信息用于竞争分析
准确识别85%以上的价格提及
客户反馈分析
服务评价分析
识别评论中提到的服务人员、等待时间等实体
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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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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