该模型是基于XLMR-ENIS在conll2003数据集上微调的命名实体识别模型，支持英语和冰岛语。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
这是一个多语言命名实体识别模型，专门针对英语和冰岛语进行了优化，在conll2003数据集上表现出色。
模型特点
高精度命名实体识别
在conll2003数据集上达到94.58%的F1值，表现优异
多语言支持
特别优化了英语和冰岛语的实体识别能力
高效训练
仅需3轮训练即可达到高性能
模型能力
文本实体识别
多语言处理
标记分类
使用案例
自然语言处理
新闻文本实体提取
从新闻文章中识别人名、地名、组织机构等实体
F1值达到94.58%
多语言文本分析
处理英语和冰岛语混合文本中的实体识别
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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