M
Mbert Multiconer22 Bn
由 sumitrsch 开发
该模型用于处理孟加拉语赛道的SemEval Multiconer任务，专注于命名实体识别(NER)等自然语言处理任务。
下载量 39
发布时间 : 7/6/2022
模型简介
这是一个针对孟加拉语设计的命名实体识别模型，用于SemEval Multiconer竞赛任务，能够识别文本中的各类命名实体。
模型特点
孟加拉语支持
专门针对孟加拉语优化的命名实体识别能力
竞赛优化
为SemEval Multiconer竞赛任务特别设计和调优
模型能力
命名实体识别
文本分析
孟加拉语处理
使用案例
学术研究
SemEval竞赛
参加SemEval Multiconer竞赛的孟加拉语赛道
商业应用
孟加拉语文本分析
用于处理孟加拉语文本中的命名实体识别任务
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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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