模型简介
针对德语财务报表领域优化的BERT模型，用于处理年度财务报表中的自然语句分析
模型特点
财务报表领域优化
专门针对德语财务报表内容进行微调，理解财务实体和术语
双源训练数据
使用包含财务实体指代和不含财务实体的平衡数据集进行训练
高性能表现
在评估集上达到73.76%的准确率和3.3285的困惑度
模型能力
德语文本理解
财务实体识别
财务报表分析
使用案例
财务分析
财务实体提取
从德语财务报表中识别货币金额和相关财务实体
可准确识别EUR、Euro、TEUR、€、T€等财务标识符
财务报表分类
对财务报表中的语句进行分类分析
在评估集上达到73.76%的准确率
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
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
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