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历史文本分析

# 历史文本分析

Chrono Bert V1 19991231
MIT
ChronoBERT是一系列高性能时间一致性大语言模型，旨在消除前瞻性偏差和训练数据泄露，同时在时间敏感应用中保持良好的语言理解能力。
大型语言模型 Transformers English
C
manelalab
167
1
Historical Newspaper Ner
基于Roberta-large微调的命名实体识别模型，专用于可能包含OCR错误的历史报纸文本。
序列标注 Transformers English
H
dell-research-harvard
209
8
Xlm Roberta Base Turkish Ner
MIT
基于xlm-roberta-base微调的土耳其语命名实体识别模型，用于识别土耳其文本中的人名、组织名和地名。
序列标注 Transformers Other
X
akdeniz27
113
6
Roberta Base Bne Squad 2.0 Es
基于RoBERTa架构的西班牙语问答模型，在squad_es数据集上微调，适用于西班牙语阅读理解任务
问答系统 Transformers Spanish
R
jamarju
20
0
Mdeberta V3 Base Turkish Ner
MIT
基于microsoft/mDeBERTa-v3-base微调的土耳其语命名实体识别模型，在土耳其语NER任务上表现出色。
序列标注 Transformers Other
M
akdeniz27
60
1
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