基于Longformer-large架构微调的指代消解模型，专为处理长文档设计
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是在OntoNotes数据集上微调的Longformer-large变体，专门用于指代消解任务，能够有效处理长文档中的共指关系识别
模型特点
长文档处理能力
采用稀疏注意力机制，可高效处理长达4096个token的文档序列
领域适应性强
在OntoNotes多领域语料(新闻、电话对话、博客等)上微调，具有广泛适用性
端到端指代消解
需配合文档编码器使用，可完成从文本输入到共指链输出的完整流程
模型能力
长文本指代消解
跨句共指关系识别
多类型指代识别(名词短语、代词等)
使用案例
文本分析
新闻文章实体关联分析
识别新闻长文中多次提及的实体间的指代关系
构建实体共指链，提升信息提取完整性
法律文档解析
分析法律文书中条款引用和实体指代关系
辅助法律文本结构化处理
对话系统
多轮对话理解
追踪对话历史中的代词和省略指代
提升对话系统上下文理解能力
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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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