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英語固有表現認識

# 英語固有表現認識

Taughtnet Disease Chem Gene
Openrail
TaughtNetは、バイオメディカル固有表現認識のためのマルチタスク学習モデルで、シングルタスク教師から学習し、英語テキストの固有表現認識タスクに適しています。
シーケンスラベリング Transformers 英語
T
marcopost-it
17
2
Bert Finetuned Protagonist English
roberta-large-ner-englishをベースにファインチューニングしたBERTモデル、主人公識別タスク用
シーケンスラベリング Transformers
B
airi
15
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
Apache-2.0
このモデルはDistilBERTベース版をファインチューニングした固有表現抽出(NER)モデルで、未知のデータセットで訓練され、評価セットのF1スコアは0.8545を達成しました。
シーケンスラベリング Transformers
D
SnailPoo
15
0
Roberta Large Ner English
roberta-largeモデルをconll2003データセットでファインチューニングした英語固有表現認識モデルで、特に先頭以外が大文字のエンティティ認識を最適化
シーケンスラベリング Transformers 英語
R
ydshieh
36
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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
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