# 细粒度实体分类
Ner Stacked Bert Multilingual Light
Impresso NER模型是一个用于历史文档处理的多语言命名实体识别模型,基于堆叠式Transformer架构,能够识别数字化历史文本中的细粒度和粗粒度实体类型。
序列标注
Transformers Supports Multiple Languages

N
impresso-project
1,009
1
Mbert Multiconer22 Hi
该模型是专为SemEval Multiconer任务设计的命名实体识别(NER)模型,用于识别多语言和跨领域文本中的复杂实体类别。
序列标注
Transformers

M
sumitrsch
23
1
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L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统
Transformers English

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 Chinese
R
uer
2,694
98