这是一个在命名实体识别任务上微调的XLM-RoBERTa模型，适用于多语言文本中的实体识别任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型基于XLM-RoBERTa架构，专门针对命名实体识别(NER)任务进行了微调，能够识别文本中的各类命名实体。
模型特点
多语言支持
基于XLM-RoBERTa架构，具备处理多语言文本的能力
高效实体识别
专门针对命名实体识别任务进行优化，能够准确识别文本中的各类实体
预训练模型微调
在XLM-RoBERTa预训练模型基础上进行微调，具备强大的语言理解能力
模型能力
文本实体识别
多语言文本处理
序列标注
使用案例
自然语言处理
信息提取
从非结构化文本中提取人名、地名、组织名等实体信息
知识图谱构建
作为知识图谱构建的前期处理步骤，识别文本中的关键实体
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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