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@@ -47,7 +47,7 @@ license: apache-2.0
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- 与人工校对的实体词语表进行对比，可以达到 `90%-95%` 的实际准确率
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- 与 [KeywordGacha](https://github.com/neavo/KeywordGacha) 搭配使用时
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- 实际任务环境中的实测数据，并非预设测试集上的 F1 Score 这类理论上的指标
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### 实体识别模型 NER
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- 在 Base 模型的基础上，使用了大约 100,000 条合成语料进行 NER 任务的微调
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- 与人工校对的实体词语表进行对比，可以达到 `90%-95%` 的实际准确率
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| 52 |
- 与 [KeywordGacha](https://github.com/neavo/KeywordGacha) 搭配使用时
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| 53 |
- 实际任务环境中的实测数据，并非预设测试集上的 F1 Score 这类理论上的指标
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