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Xlm Roberta Large

由 kornesh 开发
XLM-RoBERTa-large 是一个基于 RoBERTa 架构的多语言预训练语言模型，支持多种语言的自然语言处理任务。
大型语言模型
Transformers
#多语言理解#大规模预训练#跨语言迁移
下载量 2,154
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

XLM-RoBERTa-large 是一个大规模多语言预训练模型，基于 RoBERTa 架构改进而来，适用于多种跨语言的自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。

模型特点

多语言支持
支持100多种语言，适用于跨语言的自然语言处理任务。
大规模预训练
基于RoBERTa架构的大规模预训练，具有强大的语言理解能力。
高效微调
可以通过微调适应多种下游任务，如文本分类、命名实体识别等。

模型能力

文本分类
命名实体识别
问答
文本生成
语言理解

使用案例

自然语言处理
跨语言文本分类
对多种语言的文本进行分类，如情感分析、主题分类等。
高准确率的多语言文本分类效果。
命名实体识别
识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。
在多语言环境下表现优异。