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Tner Xlm Roberta Base Uncased Ontonotes5
這是一個在命名實體識別任務上微調的XLM-RoBERTa模型，適用於多語言文本中的實體識別任務。
下載量 605
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型基於XLM-RoBERTa架構，專門針對命名實體識別(NER)任務進行了微調，能夠識別文本中的各類命名實體。
模型特點
多語言支持
基於XLM-RoBERTa架構，具備處理多語言文本的能力
高效實體識別
專門針對命名實體識別任務進行優化，能夠準確識別文本中的各類實體
預訓練模型微調
在XLM-RoBERTa預訓練模型基礎上進行微調，具備強大的語言理解能力
模型能力
文本實體識別
多語言文本處理
序列標註
使用案例
自然語言處理
信息提取
從非結構化文本中提取人名、地名、組織名等實體信息
知識圖譜構建
作為知識圖譜構建的前期處理步驟，識別文本中的關鍵實體
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