L
Longformer Coreference Joint
由 shtoshni 开发
基于 Longformer-large 架构微调的指代消解模型，在 OntoNotes、LitBank 和 PreCo 混合数据集上训练，用于解决文本中的指代问题。
下载量 22
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专门用于指代消解任务，能够识别文本中代词或名词短语所指代的具体实体。需配合文档编码器使用，是论文《Longformer: The Long-Document Transformer》的组成部分。
模型特点
长文本处理能力
基于 Longformer 架构，支持处理长文档中的指代消解问题
多数据集训练
在 OntoNotes、LitBank 和 PreCo 三个指代消解数据集的混合数据上微调
注意力机制优化
采用局部+全局注意力机制，平衡长文本处理效率和模型性能
模型能力
指代消解
长文本处理
实体链接识别
使用案例
自然语言处理
文档理解系统
用于构建更准确的文档理解系统，解决文本中的指代问题
提升文档理解系统中实体识别的连贯性
问答系统
改善问答系统对文本中代词指代的理解能力
提高问答系统对复杂文本中代词指代的准确率
PyTorch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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