Arabic Ner
模型概述
該模型基於arabic-bert-base預訓練模型,專門用於阿拉伯語的命名實體識別任務,能夠識別人物、組織機構、地點等多種實體類型。
模型特點
多類別實體識別
能夠識別8種不同類型的命名實體,包括人物、組織機構、地點等。
高準確率
在驗證集上F1值達到87%,表現優異。
大規模訓練數據
使用37.8萬個詞符(1.4萬句)的人工標註數據進行訓練。
模型能力
阿拉伯語文本處理
命名實體識別
多類別實體分類
使用案例
新聞分析
新聞人物識別
從阿拉伯語新聞中識別重要人物姓名
準確識別如'納比赫·貝里'等政治人物
組織機構提取
識別新聞中提到的組織機構
成功識別'世界銀行'、'歐盟'等機構
地理信息提取
地點識別
從文本中提取地理位置信息
準確識別如'雅典'、'薩基茲島'等地名
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L
scb10x
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對話系統
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C
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6
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問答系統 中文
R
uer
2,694
98