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Xlm Roberta Base Finetuned Ner Wolof

由mbeukman開發
針對沃洛夫語進行命名實體識別(NER)任務的標記分類模型,基於xlm-roberta-base在MasakhaNER數據集(沃洛夫語部分)上微調而成
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發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型是一個用於沃洛夫語命名實體識別的Transformer模型,專門處理新聞文本中的實體識別任務,如人名、地點、組織和日期等。

模型特點

非洲語言支持
專門針對沃洛夫語進行優化,填補了非洲語言NLP工具的空白
遷移學習應用
基於多語言預訓練模型xlm-roberta-base進行微調,有效利用跨語言知識
新聞領域優化
訓練數據來自新聞文章,在該領域表現最佳

模型能力

識別沃洛夫語文本中的命名實體
區分人名、地點、組織和日期等實體類型
處理新聞領域的文本內容

使用案例

自然語言處理研究
非洲語言NLP研究
用於研究沃洛夫語的語言特性及跨語言遷移學習效果
命名實體識別技術驗證
驗證Transformer架構在低資源語言上的表現
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