该模型是基于ALBERT-base-v2架构在conll2003数据集上微调的命名实体识别(NER)模型，在实体识别任务上表现出色。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
一个专门用于命名实体识别(NER)任务的模型，能够识别文本中的人名、地名、机构名等实体。
模型特点
高精度实体识别
在conll2003测试集上达到93.38%的F1值，表现优异
轻量级架构
基于ALBERT的轻量级设计，参数效率高
端到端训练
直接在NER任务上进行端到端微调
模型能力
识别文本中的命名实体
分类实体类型(如人名、地名、机构名等)
处理英文文本
使用案例
信息提取
新闻文章实体提取
从新闻文章中提取人名、地名和组织机构名
可达到93%以上的准确率
知识图谱构建
知识图谱实体识别
为知识图谱构建识别文本中的实体
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L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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6
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问答系统
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R
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2,694
98
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