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Hiner Original Xlm Roberta Large
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Hiner Original Xlm Roberta Large
由cfilt開發
該模型是基於XLM-RoBERTa-large架構在HiNER-original數據集上訓練的命名實體識別模型，專門用於標記分類任務。
下載量 56
發布時間 : 5/1/2022
模型概述
這是一個用於命名實體識別(NER)的標記分類模型，基於XLM-RoBERTa-large架構，在HiNER-original數據集上訓練，能夠識別文本中的特定實體類別。
模型特點
高精度實體識別
在HiNER-original數據集上達到89.2%的F1值，表現優異
基於XLM-RoBERTa-large
利用強大的多語言預訓練模型作為基礎，具有優秀的特徵提取能力
端到端標記分類
可直接處理原始文本並輸出實體標記，簡化了NER流程
模型能力
命名實體識別
文本標記分類
序列標註
使用案例
信息提取
新聞實體提取
從新聞文本中識別人名、地名、組織名等實體
可幫助構建知識圖譜或事件分析
生物醫學文本分析
識別醫學文獻中的疾病、藥物和基因名稱
輔助醫學研究和文獻檢索
文本處理
文檔自動化處理
自動標註合同或法律文件中的關鍵實體
提高文檔處理效率和準確性
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