Twitter Roberta Base WNUT
基于Twitter RoBERTa模型在WNUT 17数据集上微调的命名实体识别模型,用于识别文本中的特定实体类别。
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发布时间 : 7/2/2022
模型简介
该模型是在Twitter文本上预训练的RoBERTa模型的微调版本,专门用于命名实体识别任务,特别是在WNUT 17数据集上表现良好。
模型特点
Twitter文本优化
基于Twitter文本预训练,对社交媒体文本有更好的理解能力
高准确率
在WNUT 17测试集上达到96.4%的准确率
细粒度实体识别
能够识别文本中的多种实体类型
模型能力
命名实体识别
文本标记分类
社交媒体文本处理
使用案例
社交媒体分析
用户提及识别
识别Twitter文本中提到的用户、产品等实体
F1值达到0.6654
新兴实体检测
检测社交媒体上出现的新实体或话题
信息提取
从非结构化文本中提取实体
从新闻、社交媒体等文本中提取关键实体信息
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L
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3,269
16
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对话系统
Transformers 英语

C
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2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98