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Distilbert Base Uncased Squad2 With Ner Mit Restaurant With Neg With Repeat
由 andi611 开发
该模型是基于DistilBERT架构,在SQuAD2和MIT Restaurant数据集上微调的版本,支持问答和命名实体识别任务。
下载量 19
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是在squad_v2和mit_restaurant数据集上对twmkn9/distilbert-base-uncased-squad2进行微调的版本,主要用于问答和命名实体识别任务。
模型特点
轻量级模型
基于DistilBERT架构,相比原始BERT模型更轻量,推理速度更快。
多任务支持
支持问答和命名实体识别两种任务,适用于多种NLP应用场景。
特定领域优化
在MIT Restaurant数据集上微调,对餐饮领域的命名实体识别有较好效果。
模型能力
问答系统
命名实体识别
文本分类
使用案例
智能客服
餐饮问答系统
用于回答用户关于餐厅菜单、营业时间等问题的智能客服系统。
信息提取
餐厅评论分析
从餐厅评论中提取菜品名称、价格等关键信息。
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
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
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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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