基于SciBERT的科学领域预训练模型微调的命名实体识别模型
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发布时间 : 4/5/2022
模型简介
该模型是在SciBERT基础上针对命名实体识别(NER)任务进行微调的版本，适用于科学文献中的实体识别任务
模型特点
科学领域优化
基于科学领域词汇表训练，对科学文献中的术语有更好的理解
命名实体识别
专门针对科学文献中的实体识别任务进行微调
BERT架构
采用强大的Transformer架构，能捕捉文本中的深层语义关系
模型能力
科学文本实体识别
命名实体分类
科学文献信息提取
使用案例
学术研究
科学文献元数据提取
从研究论文中自动提取关键实体如方法、材料、结果等
知识图谱构建
识别科学文献中的实体用于构建领域知识图谱
信息检索
学术搜索引擎优化
增强学术搜索引擎的实体识别能力
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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