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Nermemberta 3entities

Developed by CATIE-AQ
基于CamemBERTa v2微调的法语命名实体识别模型,支持LOC/PER/ORG三类实体识别
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Release Time : 11/20/2024

Model Overview

专用于法语命名实体识别任务的BERT模型,在整合的420,264条法语数据上微调,可识别地点、人物、机构三类实体

Model Features

多数据集整合训练
融合五个法语NER数据集,经清洗后形成统一训练集(346,071条数据)
高效碳排放
训练过程仅产生0.0335 kg CO2当量排放(基于法国电网系数计算)
即用型API
提供Hugging Face pipeline集成和在线演示空间

Model Capabilities

法语命名实体识别
LOC/PER/ORG实体分类
文本标记分类

Use Cases

信息提取
新闻实体分析
从法语新闻文本中提取关键实体(如奥运会相关机构、设计师姓名等)
可准确识别如'大雷克斯剧院(LOC)'、'Sylvain Boyer(PER)'等实体
知识图谱构建
实体关系挖掘
作为知识图谱构建的前置处理工具
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