模型简介
这是一个针对匈牙利语的大型自然语言处理模型，基于spaCy框架开发，能够执行词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种NLP任务。
模型特点
高精度命名实体识别
在NER任务上达到87%的F1值，能够准确识别匈牙利语文本中的命名实体
全面的语言分析能力
支持词性标注、形态分析、词形还原等多种语言分析任务
高效的句子分割
句子分割F值高达98.66%，能够准确划分文本中的句子边界
模型能力
命名实体识别
词性标注
形态分析
词形还原
依存句法分析
句子分割
使用案例
文本处理
匈牙利语文本分析
对匈牙利语文本进行语法分析和结构解析
准确识别词性、实体和句子结构
信息提取
从匈牙利语文本中提取关键信息和实体
高精度提取人名、地名等命名实体
语言学研究
匈牙利语语法研究
分析匈牙利语的语法结构和形态变化
提供详细的词性标注和形态特征分析
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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