模型简介
该模型是针对德语文本的标记分类任务进行优化的模型，基于XLM-RoBERTa-base架构，在PAN-X.de数据集上微调，适用于命名实体识别等任务。
模型特点
多语言支持
基于XLM-RoBERTa架构，具有处理多语言文本的能力
高精度标记分类
在PAN-X.de数据集上达到0.859的F1分数
迁移学习优化
通过微调预训练模型，适应特定标记分类任务
模型能力
德语文本标记分类
命名实体识别
序列标注
使用案例
自然语言处理
德语命名实体识别
识别德语文本中的人名、地名、组织名等实体
F1分数0.859
文本信息提取
从德语文档中提取结构化信息
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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