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Ner Rubert Tiny News

由 r1char9 开发
基于RuBERT-tiny2微调的俄语新闻命名实体识别模型,专注于从俄语新闻文本中识别各类实体。
下载量 2,026
发布时间 : 4/14/2025

模型简介

该模型用于俄语新闻文本的命名实体识别任务,能够精准识别人名、组织名、地名等地缘政治相关实体。

模型特点

多类别实体识别
支持识别人名(PER)、组织名(ORG)、地名(LOC)、地缘政治实体(GEOPOLIT)和媒体相关实体(MEDIA)等多种实体类型。
高性能指标
在精确率、召回率和F1值等关键指标上表现优异,F1值达到0.849。
俄语新闻优化
专门针对俄语新闻文本进行优化训练,在Collection3数据集上表现良好。

模型能力

俄语文本处理
命名实体识别
实体分类

使用案例

新闻分析
新闻人物识别
从俄语新闻中自动识别提及的人物姓名
准确识别出文本中的人名实体
组织机构追踪
识别新闻中提到的各类组织机构名称
有效识别企业、政府机构等组织实体
地理信息提取
地理位置识别
从新闻文本中提取地名信息
准确标注城市、国家等地理实体
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