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NER RUBERT Per Loc Org

由 tesemnikov-av 开发
基于BERT架构的轻量级俄语命名实体识别模型,支持识别人物、地点和组织三类实体。
下载量 15
发布时间 : 3/2/2022

模型简介

该模型是对cointegrated/rubert-tiny进行微调得到的俄语命名实体识别模型,专门用于从俄语文本中识别PER(人物)、LOC(地点)和ORG(组织)三类实体。

模型特点

轻量级设计
基于rubert-tiny架构,模型参数较少,适合资源有限的环境。
俄语优化
专门针对俄语文本进行训练和优化,在俄语NER任务上表现良好。
三类实体识别
能够准确识别文本中的人物、地点和组织三类命名实体。

模型能力

俄语文本处理
命名实体识别
人物实体检测
地点实体检测
组织实体检测

使用案例

信息提取
新闻文章分析
从俄语新闻文章中提取关键人物、地点和组织信息
自动构建新闻事件的关系网络
社交媒体监控
分析俄语社交媒体内容中的实体信息
识别热门话题中的关键实体
知识图谱构建
俄语维基百科处理
从俄语维基百科文本中提取实体用于知识图谱构建
自动识别和分类维基百科中的实体
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