基于XLM-RoBERTa大模型针对印尼语命名实体识别任务微调的模型
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发布时间 : 6/4/2022
模型简介
该模型是在XLM-RoBERTa-large预训练模型基础上，针对印尼语命名实体识别(NER)任务进行微调的版本，在评估集上表现出色。
模型特点
高精度印尼语实体识别
在评估集上达到93.24%的F1值，表现优异
基于XLM-RoBERTa大模型
利用多语言预训练模型的强大表征能力
轻量微调
仅需1轮训练即可达到高性能
模型能力
印尼语文本处理
命名实体识别
实体分类
使用案例
自然语言处理
印尼语文本信息提取
从印尼语文本中识别并分类人名、地名、机构名等实体
F1值达93.24%
多语言应用集成
作为多语言系统中的印尼语处理模块
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Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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