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NER RUBERT Per Loc Org
基於BERT架構的輕量級俄語命名實體識別模型，支持識別人物、地點和組織三類實體。
下載量 15
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是對cointegrated/rubert-tiny進行微調得到的俄語命名實體識別模型，專門用於從俄語文本中識別PER（人物）、LOC（地點）和ORG（組織）三類實體。
模型特點
輕量級設計
基於rubert-tiny架構，模型參數較少，適合資源有限的環境。
俄語優化
專門針對俄語文本進行訓練和優化，在俄語NER任務上表現良好。
三類實體識別
能夠準確識別文本中的人物、地點和組織三類命名實體。
模型能力
俄語文本處理
命名實體識別
人物實體檢測
地點實體檢測
組織實體檢測
使用案例
信息提取
新聞文章分析
從俄語新聞文章中提取關鍵人物、地點和組織信息
自動構建新聞事件的關係網絡
社交媒體監控
分析俄語社交媒體內容中的實體信息
識別熱門話題中的關鍵實體
知識圖譜構建
俄語維基百科處理
從俄語維基百科文本中提取實體用於知識圖譜構建
自動識別和分類維基百科中的實體
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