基于XLM-RoBERTa基础模型微调的爱沙尼亚语特征提取模型
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发布时间 : 8/4/2022
模型简介
EstRoBERTa是一个专门针对爱沙尼亚语优化的特征提取模型，基于XLM-RoBERTa基础架构开发，适用于爱沙尼亚语文本处理任务。
模型特点
爱沙尼亚语优化
专门针对爱沙尼亚语进行微调，提供更好的语言特征提取能力
多语言基础
基于XLM-RoBERTa多语言模型，具有跨语言迁移学习能力
特征提取
专注于文本特征提取任务，适合作为下游NLP任务的基础模型
模型能力
爱沙尼亚语文本特征提取
跨语言迁移学习
使用案例
自然语言处理
文本分类
用于爱沙尼亚语文本分类任务的特征提取
情感分析
作为爱沙尼亚语情感分析模型的基础特征提取器
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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