Xlm Roberta Base Finetuned Panx En
基于XLM-RoBERTa-base模型在xtreme数据集上进行微调的标记分类模型,用于命名实体识别任务
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发布时间 : 7/5/2022
模型简介
该模型是在XLM-RoBERTa-base基础上针对PAN-X.en数据集微调的版本,主要用于标记分类任务,如命名实体识别。在评估集上取得了0.692的F1分数。
模型特点
多语言基础
基于XLM-RoBERTa模型,具备处理多语言文本的潜力
领域适应
针对PAN-X.en数据集进行了专门微调,提升了在特定领域的表现
高效训练
仅需3轮训练即可达到不错的效果
模型能力
命名实体识别
文本标记分类
序列标注
使用案例
信息提取
新闻实体识别
从新闻文本中识别人名、地名、组织名等实体
F1分数0.692
知识图谱构建
实体抽取
从非结构化文本中抽取实体用于知识图谱构建
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