模型简介
该模型是基于XLM-RoBERTa基础模型在德语和法语数据集上微调的版本，专注于命名实体识别(NER)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
在评估集上取得了0.8606的F1分数
基于XLM-RoBERTa
利用强大的多语言预训练模型作为基础
模型能力
命名实体识别
跨语言处理
文本分析
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，识别其中的人名、地名、组织名等实体
F1分数达到0.8606
跨语言信息提取
从混合语言文本中提取结构化信息
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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