模型简介
该模型是针对德语文本的命名实体识别任务进行优化的标记分类模型，基于XLM-RoBERTa架构，在PAN-X德语数据集上微调。
模型特点
多语言预训练基础
基于XLM-RoBERTa架构，具有强大的多语言理解能力
德语命名实体识别优化
专门针对德语文本的命名实体识别任务进行微调
高性能F1分数
在PAN-X德语测试集上达到0.8627的F1分数
模型能力
德语文本处理
命名实体识别
标记分类
使用案例
自然语言处理
德语文本实体提取
从德语文本中识别和分类命名实体（如人名、地名、组织名等）
F1分数0.8627
德语文档信息提取
处理德语文档以提取结构化信息
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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