M
Mbert Base Albanian Cased Ner
由 akdeniz27 开发
基于bert-base-multilingual-cased微调的阿尔巴尼亚语命名实体识别模型，支持识别人名、组织名和地名。
下载量 95
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专门用于阿尔巴尼亚语的命名实体识别任务，能够识别文本中的人名(PER)、组织名(ORG)和地名(LOC)实体。
模型特点
多语言基础模型
基于bert-base-multilingual-cased微调，具有强大的跨语言理解能力
高精度识别
在基准测试中达到97.19%的准确率和91.92%的F1值
实体分组支持
支持通过aggregation_strategy参数对识别结果进行分组处理
模型能力
阿尔巴尼亚语文本处理
人名识别
组织名识别
地名识别
使用案例
信息提取
新闻文本分析
从阿尔巴尼亚语新闻中提取关键人物和组织信息
可准确识别新闻中提到的人物、机构和地点
生物医学文本处理
处理医学研究文献中的专业名词识别
如示例所示，能准确识别研究机构和专家姓名
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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