基于xlm-roberta-base微调的土耳其语命名实体识别模型，用于识别土耳其文本中的人名、组织名和地名。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于多语言RoBERTa模型微调的土耳其语命名实体识别模型，能够准确识别土耳其文本中的人名(PER)、组织名(ORG)和地名(LOC)。
模型特点
多语言基础模型
基于xlm-roberta-base微调，继承了其强大的多语言理解能力
高准确率
在测试集上达到99.19%的准确率和94.92%的F1分数
实体分组支持
通过aggregation_strategy参数支持实体分组功能
模型能力
土耳其文本实体识别
人名识别(PER)
组织名识别(ORG)
地名识别(LOC)
使用案例
文本分析
历史文本分析
分析包含历史人物和地点的土耳其语文本
示例中成功识别出'穆斯塔法·凯末尔·阿塔图尔克'为人名，'萨姆松'为地名
信息提取
新闻文章处理
从土耳其语新闻中提取关键实体信息
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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