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Eurekaqa Model
EurekaQAは先進的な機械学習アルゴリズムに基づくAI質問応答モデルで、テキストデータを分析して情報を自動抽出し質問に答えることができます。
質問応答システム
Transformers 英語
Transformers 英語E
Kaludi
32
2
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
TransformersD
SnailPoo
15
0
Argument Wangchanberta
タイ語テキストから構造化パラメータを抽出するためのNLPモデル
シーケンスラベリング Transformers
TransformersA
pitiwat
15
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Ner
Apache-2.0
DistilBERTに基づく軽量級の命名エンティティ認識モデルで、未知のデータセットで微調整され、効率的な推論速度と良好なエンティティ認識能力を持っています。
シーケンスラベリング Transformers
TransformersD
malduwais
17
0
Bert Base Turkish Cased Ner
MIT
dbmdz/bert-base-turkish-casedモデルをファインチューニングしたトルコ語固有表現認識モデルで、人名、組織名、地名などのエンティティを認識できます。
シーケンスラベリング Transformers その他
Transformers その他B
akdeniz27
115.25k
23
Arabert Ner
これはアラビア語の固有表現抽出に使用するモデルで、テキスト中の人名、地名、組織名などのエンティティを識別できます。
シーケンスラベリング Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応A
abdusah
97
2
Bert Base Turkish Ner Cased
これはBERTアーキテクチャに基づくトルコ語の命名エンティティ認識モデルで、トルコ語テキストのエンティティ認識タスクに適しています。
シーケンスラベリング その他
B
savasy
1,269
18
Extract Names
Apache-2.0
テキストからあらゆる言語の名称を抽出できるモデル
シーケンスラベリング Transformers その他
Transformers その他E
opensource
22
7
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
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
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