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Convbert Base Turkish Cased Ner
C
Convbert Base Turkish Cased Ner
由 akdeniz27 开发
基于ConvBERTurk微调的土耳其语命名实体识别模型，用于识别文本中的人名、组织名和地名
下载量 791
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于ConvBERTurk架构的土耳其语命名实体识别模型，专门用于识别土耳其语文本中的人名(PER)、组织名(ORG)和地名(LOC)实体。
模型特点
高效实体识别
能够准确识别土耳其语文本中的人名、组织名和地名实体
ConvBERT架构
采用ConvBERT架构，通过跨度的动态卷积改进传统BERT模型
高性能
在土耳其语NER任务上达到96%以上的F1分数
模型能力
土耳其语文本处理
命名实体识别
人名识别
组织名识别
地名识别
使用案例
信息提取
新闻实体提取
从土耳其语新闻中提取重要人物、组织和地点信息
如示例所示，能准确识别'Özlem Türeci博士'和'Uğur Şahin教授'等人名
文本分析
社交媒体分析
分析土耳其语社交媒体内容中的提及实体
精选推荐AI模型
Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It I1 GGUF
Apache-2.0
Qwen2.5-VL-7B-Abliterated-Caption-it的量化版本，支持多语言图像描述任务。
图像生成文本
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言Q
mradermacher
167
1
Nunchaku Flux.1 Dev Colossus
其他
Colossus Project Flux 的 Nunchaku 量化版本，旨在根据文本提示生成高质量图像。该模型在优化推理效率的同时，将性能损失降至最低。
图像生成 英语
N
nunchaku-tech
235
3
Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It GGUF
Apache-2.0
这是一个基于Qwen2.5-VL-7B模型的静态量化版本，专注于图像描述生成任务，支持多种语言。
图像生成文本 Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言Q
mradermacher
133
1
Olmocr 7B 0725 FP8
Apache-2.0
olmOCR-7B-0725-FP8是基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型，使用olmOCR-mix-0225数据集微调后量化为FP8版本的文档OCR模型。
图像生成文本 Transformers 英语
Transformers 英语O
allenai
881
3
Lucy 128k GGUF
Apache-2.0
Lucy-128k是基于Qwen3-1.7B开发的专注于代理式网络搜索和轻量级浏览的模型，在移动设备上也能高效运行。
大型语言模型 Transformers 英语
Transformers 英语L
Mungert
263
2