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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Weibo NER

아카이브 평가 18건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
BERT-CRF (Replicated in AdaSeq)	F1 72.77	Improving Named Entity Recognition by External Context Retrieving and Cooperative Learning 2021-05-08	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Baseline + BS	F1 72.66	Boundary Smoothing for Named Entity Recognition 2022-04-26	코드 1
BERT-BiLSTM-context	F1 72.08	Supplementary Features of BiLSTM for Enhanced Sequence Labeling 2023-05-31	코드 1
FGN	F1 71.25	FGN: Fusion Glyph Network for Chinese Named Entity Recognition 2020-01-15	코드 1
SA-NER	F1 69.8	Named Entity Recognition for Social Media Texts with Semantic Augmentation 2020-10-29	코드 1
AESINER	F1 69.78	Improving Named Entity Recognition with Attentive Ensemble of Syntactic Information 2020-10-29	코드 1
Locate and Label	F1 69.16	Locate and Label: A Two-stage Identifier for Nested Named Entity Recognition 2021-05-14	코드 1
FLAT+BERT	F1 68.55	FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer 2020-04-24	코드 1
Glyce + BERT	F1 67.6 Precision 67.68 Recall 67.71	Glyce: Glyph-vectors for Chinese Character Representations 2019-01-29	코드 1 · 코드 2
SLK-NER	F1 64	SLK-NER: Exploiting Second-order Lexicon Knowledge for Chinese NER 2020-07-16	코드 1
Collaborative Graph Network	F1 63.09	Leverage Lexical Knowledge for Chinese Named Entity Recognition via Collaborative Graph Network 2019-11-01	코드 1
NFLAT	F1 61.94 Precision 59.10 Recall 63.76	NFLAT: Non-Flat-Lattice Transformer for Chinese Named Entity Recognition 2022-05-12	코드 1
LSTM + Lexicon augment	F1 61.24	Simplify the Usage of Lexicon in Chinese NER 2019-08-16	코드 1 · 코드 2
FLAT	F1 60.32	FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer 2020-04-24	코드 1
Lattice	F1 58.79	Chinese NER Using Lattice LSTM 2018-05-05	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
TENER	F1 58.17	TENER: Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition 2019-11-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
BiLSTM+CRF+adversarial+self-attention	F1 53.08	Adversarial Transfer Learning for Chinese Named Entity Recognition with Self-Attention Mechanism 2018-10-01	코드 1
CAN-NER Model	Accuracy-NE 55.38 Accuracy-NM 62.98 Overall 59.31	CAN-NER: Convolutional Attention Network for Chinese Named Entity Recognition 2019-04-03	코드 1