Arabert Ner
A
Arabert Ner
由 abdusah 开发
这是一个用于阿拉伯语命名实体识别的模型,能够识别文本中的人名、地名、组织名等实体。
下载量 97
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专注于阿拉伯语文本中的命名实体识别任务,可用于从阿拉伯语文本中提取结构化信息。
模型特点
阿拉伯语支持
专门针对阿拉伯语文本优化的命名实体识别能力
多类别识别
能够识别人名、地名、组织名等多种实体类型
预训练模型
基于WikiANN数据集预训练,具备开箱即用的识别能力
模型能力
阿拉伯语文本处理
命名实体识别
信息提取
使用案例
信息提取
新闻分析
从阿拉伯语新闻中提取人物、地点和组织信息
自动识别新闻中提到的关键实体
学术研究
处理阿拉伯语学术文献中的实体信息
帮助研究人员快速定位文献中的关键实体
商业智能
客户数据分析
分析阿拉伯语客户数据中的实体信息
自动识别客户提及的公司、产品等信息
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
智启未来,您的人工智能解决方案智库
简体中文