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bert-base-uncased-conll2003

基于BERT的CoNLL-2003数据集命名实体识别模型

Huggingface模型BERT命名实体识别模型微调Github开源项目CoNLL-2003自然语言处理

此模型是基于bert-base-uncased在CoNLL-2003数据集上微调的命名实体识别模型。经过2轮训练，模型在测试集上展现出优秀性能：精确率达0.8885，召回率为0.9046，F1分数为0.8965，准确率高达0.9781。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器，为NLP领域提供了一个高效的命名实体识别解决方案。

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roberta-large-ontonotes5 - RoBERTa-large模型在OntoNotes 5数据集上的高性能命名实体识别微调版本
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bert-base-german-cased - 德语BERT预训练模型 为自然语言处理任务提供基础
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phibert-finetuned-ner - 微调生物文本识别的新模型提升精度与准确性
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