模型简介
该模型是基于MobileBERT架构在命名实体识别(NER)任务上微调的版本，适用于从文本中识别特定类别的命名实体。
模型特点
高效轻量
基于MobileBERT架构，相比标准BERT模型更轻量高效
微调优化
在NER任务上进行了专门微调，优化了实体识别性能
模型能力
文本实体识别
命名实体分类
使用案例
信息提取
文档信息提取
从文档中提取人名、地名、组织名等关键信息
文本分析
新闻内容分析
分析新闻文本中的关键实体信息
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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