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Roberta Large Bne Capitel Ner

由PlanTL-GOB-ES開發
該模型是基於RoBERTa架構的西班牙語命名實體識別模型,在BNE大規模語料庫預訓練後,使用CAPITEL-NERC數據集微調
下載量 370
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

用於西班牙語文本中的命名實體識別任務,可識別如人名、地名等實體

模型特點

大規模預訓練
基於570GB清洗過的西班牙國家圖書館(BNE)網絡爬取數據預訓練
領域優化
使用CAPITEL競賽數據集進行命名實體識別專項微調
高性能
在CAPITEL-NERC測試集上達到90.51 F1值,優於同類西班牙語模型

模型能力

西班牙語文本處理
命名實體識別
人名識別
地名識別
組織機構名識別

使用案例

信息提取
用戶信息提取
從用戶輸入文本中提取人名、地址等實體信息
示例輸入'我叫Francisco Javier,住在馬德里'可準確識別人名和地名
文檔分析
機構文檔處理
自動化處理包含機構名稱和人名的西班牙語文檔
可識別'BSC'等工作單位信息
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