D
Distilbert Base Uncased Finetuned Ner Final
由 Lilya 开发
基于DistilBERT架构的轻量级命名实体识别(NER)模型，经过特定任务微调
下载量 15
发布时间 : 4/27/2022
模型简介
该模型是基于DistilBERT架构的轻量级模型，专为命名实体识别任务进行了微调。它继承了DistilBERT的高效特性，同时针对NER任务进行了优化。
模型特点
轻量高效
基于DistilBERT架构，比标准BERT模型更小更快，同时保持较好的性能
特定任务优化
专门针对命名实体识别任务进行了微调
英语支持
专注于英语文本的实体识别
模型能力
文本实体识别
命名实体分类
序列标注
使用案例
信息提取
新闻实体提取
从新闻文章中识别人物、地点、组织等实体
文档分析
自动标注文档中的关键实体信息
知识图谱构建
知识图谱实体抽取
从文本中提取实体用于构建知识图谱
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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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