这是一个基于DistilBERT的多语言模型，专门用于命名实体识别任务，在ConLL 2003数据集上微调训练。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于distilbert-base-multilingual-cased架构的命名实体识别模型，支持英语、德语、荷兰语和西班牙语等多种语言的实体识别任务。
模型特点
多语言支持
支持英语、德语、荷兰语和西班牙语等多种语言的命名实体识别
高效模型
基于DistilBERT架构，在保持性能的同时减少了模型大小和计算需求
高准确率
在ConLL 2003数据集上取得了F1值0.9409的优秀表现
模型能力
命名实体识别
多语言文本处理
实体分类
使用案例
信息提取
新闻文章实体提取
从新闻文章中识别人名、地名、组织名等实体
准确率99.02%
多语言文档处理
处理多语言混合文档中的实体识别任务
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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