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Roberta Large NER

由 51la5 开发
基于XLM-RoBERTa-large模型在英语CoNLL-2003数据集上微调的命名实体识别模型
下载量 60.39k
发布时间 : 10/17/2022

模型简介

该模型是多语言预训练模型XLM-RoBERTa的英语微调版本,专门用于命名实体识别任务,能够识别文本中的人名、地名、机构名等实体

模型特点

多语言预训练基础
基于支持100种语言的XLM-RoBERTa-large模型,具有强大的跨语言表示能力
专业领域优化
在标准NER数据集CoNLL-2003上微调,针对命名实体识别任务进行了优化
高准确率
在标准测试集上表现出色,能够准确识别各类命名实体

模型能力

命名实体识别
文本标记分类
英语文本处理

使用案例

信息提取
新闻实体提取
从新闻文章中提取人名、地名、机构名等关键信息
准确识别文本中的各类实体
文档自动化处理
自动处理法律或医疗文档中的命名实体
提高文档处理效率
知识图谱构建
知识图谱实体抽取
从非结构化文本中抽取实体用于知识图谱构建
为知识图谱提供结构化数据
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