Mbert Multiconer22 Hi
このモデルはSemEval Multiconerタスク専用に設計された固有表現認識(NER)モデルで、多言語およびクロスドメインテキスト内の複雑なエンティティカテゴリを識別します。
ダウンロード数 23
リリース時間 : 7/6/2022
モデル概要
Transformerアーキテクチャに基づく固有表現認識モデルで、SemEval Multiconerコンペティションタスク向けに最適化されており、多言語環境下での細粒度エンティティ認識を処理できます。
モデル特徴
多言語サポート
複数言語の固有表現認識タスクを処理可能
細粒度エンティティ分類
従来のNERよりも細かいエンティティカテゴリを識別可能
クロスドメイン適応性
異なるドメインのテキストデータを処理するために設計
モデル能力
テキストエンティティ認識
多言語処理
細粒度分類
使用事例
情報抽出
学術文献分析
研究論文から専門用語や固有表現を抽出
文献検索と知識発見の効率向上
ビジネスインテリジェンス
ビジネス文書やレポートから企業、製品、業界用語を抽出
市場分析と競合情報作業のサポート
コンテンツ管理
ニュース分類
ニュース記事内のエンティティを識別して自動分類を支援
コンテンツ整理と検索の精度向上
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98