基于XLM-RoBERTa-base模型在德语和法语数据集上微调的跨语言模型，主要用于命名实体识别任务。
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发布时间 : 4/10/2022
模型简介
该模型是基于XLM-RoBERTa-base架构，在德语和法语的PANX数据集上进行微调的版本，专注于跨语言命名实体识别任务。
模型特点
跨语言能力
支持德语和法语的命名实体识别任务
高性能
在评估集上达到0.8582的F1分数
基于XLM-RoBERTa
利用强大的预训练跨语言模型作为基础
模型能力
德语命名实体识别
法语命名实体识别
跨语言文本处理
使用案例
文本处理
多语言文档分析
处理包含德语和法语的文档，识别其中的命名实体
准确识别跨语言文本中的实体
多语言信息提取
从混合语言文本中提取关键信息
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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