dslim/bert-base-NER

El modelo bert-base-NER es un modelo de clasificación de tokens basado en arquitectura BERT (transformer codificador), especializado en el reconocimiento de entidades nombradas (personas, organizaciones, localizaciones y misceláneas) en inglés.

Ha sido ajustado sobre el dataset CoNLL-2003, ampliamente utilizado en investigación como referencia para tareas de named-entity recognition. Este modelo está alojado en la plataforma de Hugging Face, que actúa como repositorio y ecosistema para la distribución de modelos de inteligencia artificial preentrenados y listos para su uso en producción o investigación.

En el contexto de la Cátedra, este modelo se incluye como una selección orientada a tareas de procesamiento de lenguaje natural, específicamente para la extracción de entidades en textos en inglés, con un enfoque académico y experimental.

Puedes consultar el modelo desde este link: https://huggingface.co/dslim/bert-base-NER

Data and Resources

This dataset has no data

Additional Info

Field	Value
Last Updated	June 10, 2026, 11:46 (UTC)
Created	June 10, 2026, 11:46 (UTC)
algorithm	Transformer codificador BERT-base con cabeza de clasificación de tokens (NER).
authors	[{"id":"7977e0b3-6ee7-442f-82f6-80086d33df0e","role":"principal","type":"user"}]
framework	pytorch
library_requirements	transformers, torch
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resource_type	model
short_description	Modelo BERT-base ajustado con el conjunto de datos CoNLL-2003 para el reconocimiento de nombres propios en inglés (PER, ORG, LOC, MISC).
task_type	nlp