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信息抽取

# 信息抽取

Cuckoo C4 Instruct
MIT
超級彩虹布穀鳥是一個基於下一詞抽取(NTE)範式的小型信息抽取模型，通過模仿大語言模型的預測方式實現高效信息抽取。
問答系統 Transformers
C
KomeijiForce
17
1
Cuckoo C4
MIT
布穀鳥是一個小型（3億參數）信息抽取模型，通過模仿大語言模型的下一詞預測範式進行高效信息抽取
大型語言模型 Transformers
C
KomeijiForce
15
1
Bert Base NER Russian
MIT
基於bert-base-multilingual-cased微調的俄語文本命名實體識別(NER)模型，採用BIOLU標註格式，可識別人名、地點、機構等多種實體類型。
序列標註 Transformers 其他
B
Gherman
128.72k
7
Fine Tuned Rvl Cdip
基於microsoft/layoutlmv3-base模型在文檔圖像分類任務上微調的版本，在評估集上F1分數達到0.8177
文字識別 Transformers
F
davidhajdu
21
1
Markuplm Base Finetuned Websrc
MarkupLM是一種針對富視覺文檔理解與信息抽取任務的多模態預訓練模型，結合文本與標記語言信息。
多模態融合 Transformers 英語
M
microsoft
168
10
Bert Base Uncased Finetuned Docvqa
Apache-2.0
基於BERT基礎模型在文檔視覺問答(DocVQA)任務上微調的模型
問答系統 Transformers
B
tiennvcs
60
1
Bert Turkish Question Answering
這是一個基於BERT架構的土耳其語問答模型，專門用於處理土耳其語的問答任務。
問答系統 其他
B
lserinol
186
23
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