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模型:
ai-forever/bert-base-NER-reptile-5-datasets
英文BERT base uncased模型在5个NER数据集上进行预训练
该模型由SberIDP进行训练。预训练过程和技术细节在此文中进行了描述 in this article 。
- 任务：命名实体识别
- 基础模型： bert-base-uncased
- 训练数据包括5个数据集： CoNLL-2003 ， WNUT17 ， JNLPBA ， CoNLL-2012 (OntoNotes) ， BTC
- 使用该模型作为骨干网络，在 Few-NERD dataset 上进行Few-Shot场景的测试，作为 StructShot 的支持
该模型使用 Reptile 在NER任务上进行了预训练，并且可以使用少量样本对新实体进行微调。