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Xlm Roberta Base Finetuned Panx All
模型概述
該模型是針對多語言命名實體識別任務進行優化的模型，基於XLM-RoBERTa-base架構，在PAN-X數據集上進行了微調。主要用於識別文本中的命名實體，如人名、地名、組織名等。
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
高準確率
在wikiann測試集上達到84.32%的準確率和84.89%的F1分數
遷移學習
通過在大規模預訓練模型上微調，獲得優秀的命名實體識別能力
模型能力
命名實體識別
多語言文本處理
序列標記
使用案例
自然語言處理
多語言文本實體提取
從多語言文本中識別和提取人名、地名、組織名等實體
在wikiann測試集上F1分數達到0.8489
信息抽取系統
作為信息抽取系統的核心組件，自動識別文本中的關鍵實體
PyTorch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
Transformers 支持多種語言
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