基于roberta-large-ner-english微调的BERT模型，用于主角识别任务
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发布时间 : 5/18/2022
模型简介
该模型是在Jean-Baptiste/roberta-large-ner-english基础上微调的版本，专注于英语文本中的主角识别任务。
模型特点
高精度主角识别
在评估集上达到0.8646的精确率和0.8839的召回率
基于RoBERTa-large微调
基于强大的roberta-large-ner-english模型进行优化
高效训练
经过5轮训练即达到良好性能
模型能力
英语文本中的主角识别
命名实体识别
使用案例
文本分析
小说主角分析
识别文学作品中主角出现的段落
可准确标记文本中的主角名称
剧本角色分析
分析剧本中主角的对话和出场情况
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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