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Ruperta Base

由mrm8488開發
RuPERTa是基於大型西班牙語語料庫訓練的無大小寫RoBERTa模型,採用RoBERTa改進的預訓練方法,適用於多種西班牙語NLP任務。
下載量 39
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

RuPERTa是基於RoBERTa架構的西班牙語預訓練語言模型,通過改進訓練過程(如更長訓練時間、更大批次處理等)優化性能,支持詞性標註、命名實體識別等任務。

模型特點

西班牙語優化
基於大型西班牙語語料庫訓練,專門針對西班牙語NLP任務優化
RoBERTa改進
採用RoBERTa改進的預訓練方法,包括更長訓練時間、更大批次處理和動態掩碼模式
無大小寫設計
無大小寫版本模型,提升對大小寫不敏感文本的處理能力

模型能力

文本填充
詞性標註
命名實體識別
西班牙語文本理解

使用案例

自然語言處理
詞性標註
對西班牙語文本進行詞性標註
F1分數97.39(在特定數據集上)
命名實體識別
識別西班牙語文本中的命名實體(人名、地名、組織名等)
F1分數77.55(在特定數據集上)
文本填充
預測西班牙語句子中的缺失詞
示例可見模型頁面
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