基于Roberta架构的意大利语语言模型,采用SentencePiece分词和全词掩码技术训练
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
UmBERTo是基于Roberta架构、在大规模意大利语语料库上训练的语言模型,专注于意大利语自然语言处理任务。
模型特点
全词掩码技术
采用全词掩码(Whole Word Masking)技术,提升模型对完整语义单元的理解能力
SentencePiece分词
使用SentencePiece分词器,有效处理意大利语的特殊字符和词汇
大规模训练数据
基于OSCAR意大利语子语料库训练,包含70GB纯文本数据和110亿单词
模型能力
命名实体识别
词性标注
意大利语文本理解
使用案例
文本分析
命名实体识别
识别意大利语文本中的人名、地名、机构名等实体
在ICAB-EvalITA07数据集上F1值达87.565,WikiNER-ITA数据集上达92.531
词性标注
为意大利语文本中的词汇标注词性
在UD_Italian-ISDT数据集上准确率达98.977%
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
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支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统
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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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