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Ru Patents Ner
模型概述
該模型主要用於處理俄語專利文本，能夠識別和分類專利中的系統、組件和屬性三類實體。
模型特點
專利文本優化
專門針對俄語專利文本訓練，在專利領域具有較好的實體識別能力
多類別識別
能夠識別專利文本中的系統(SYSTEM)、組件(COMPONENT)和屬性(ATTRIBUTE)三類實體
spaCy集成
基於流行的spaCy框架構建，便於集成到現有NLP流程中
模型能力
俄語文本處理
專利實體識別
多類別實體分類
使用案例
知識產權分析
專利信息提取
從俄語專利文檔中自動提取關鍵系統、組件和屬性信息
F1值達到60.66%
專利數據庫構建
自動化處理大量俄語專利文本，構建結構化專利數據庫
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