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Xlm Roberta Base Finetuned Panx All
模型概述
該模型是XLM-RoBERTa基礎模型在PANX多語言命名實體識別數據集上的微調版本，適用於多語言文本中的實體識別任務。
模型特點
多語言支持
基於XLM-RoBERTa架構，支持多種語言的命名實體識別
高性能
在評估集上達到0.8538的F1分數，表現優異
遷移學習
通過在大規模多語言語料上預訓練後微調，具有強大的泛化能力
模型能力
多語言文本處理
命名實體識別
序列標註
使用案例
自然語言處理
多語言文檔實體提取
從多語言文檔中識別並提取人名、地名、組織機構名等實體
在PANX數據集上達到85.38%的F1分數
跨語言信息抽取
支持不同語言文本中的實體識別，便於跨語言信息整合
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
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Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98