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Tner Xlm Roberta Large All English
基於XLM-RoBERTa微調的命名實體識別模型，支持英語文本中的實體識別任務。
下載量 5,023
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是基於XLM-RoBERTa架構微調的命名實體識別(NER)模型，專門用於識別英語文本中的命名實體。
模型特點
多語言預訓練基礎
基於XLM-RoBERTa-large架構，具有強大的跨語言表示能力
英語實體識別優化
專門針對英語文本進行微調，優化了命名實體識別性能
易於集成
可通過Hugging Face Transformers庫輕鬆集成到現有NLP流程中
模型能力
識別文本中的命名實體
處理英語文本
標記實體類別
使用案例
信息提取
新聞文章實體提取
從新聞文章中提取人名、地名、組織名等實體
可結構化新聞內容，便於信息檢索和分析
生物醫學文獻分析
識別醫學文獻中的藥物、疾病和基因名稱
輔助醫學研究和知識圖譜構建
內容分類
社交媒體內容分析
識別社交媒體帖子中的關鍵實體
可用於趨勢分析和用戶興趣挖掘
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