B
Bart Cause Effect
由 taskload 开发
由Henry Leonardi领导的Taskload团队开发的因果提取模型，用于自动化信息抽取任务。
下载量 275
发布时间 : 2/4/2023
模型简介
该模型基于BART架构，专门用于从文本中提取因果关系，实现信息抽取的自动化。
模型特点
因果提取
专门设计用于从文本中识别和提取因果关系。
基于BART架构
利用BART模型的强大序列到序列能力进行信息抽取。
自动化处理
旨在实现信息抽取流程的自动化，减少人工干预。
模型能力
文本分析
因果关系识别
信息抽取
使用案例
信息处理
事件因果分析
从新闻报道或事件描述中提取因果关系链
自动构建事件因果关系图
学术研究辅助
从研究论文中提取假设和结论之间的因果关系
加速文献综述过程
Safetensors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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