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模型简介
这是一个基于WikiNER数据集训练的多语言命名实体识别模型，专门针对CPU使用进行了优化，能够识别文本中的地点(LOC)、组织(ORG)、人物(PER)和其他(MISC)实体
模型特点
多语言支持
能够处理多种语言的命名实体识别任务
CPU优化
专门针对CPU使用进行了优化，适合资源有限的环境
高精度
在命名实体识别任务上达到83%以上的F1值
模型能力
识别文本中的命名实体
支持多语言处理
分类实体类型（LOC/ORG/PER/MISC）
使用案例
文本分析
新闻文章实体提取
从新闻文章中自动识别人物、组织和地点
可快速标注文章中的关键实体
社交媒体监控
分析社交媒体内容中的提及实体
帮助追踪品牌或人物在社交媒体的提及情况
知识图谱构建
知识库实体链接
为知识图谱识别和链接文本中的实体
辅助构建和扩展知识图谱
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 支持多种语言
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 英语
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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