模型简介
该模型专门用于德语法律文本中的命名实体识别任务，能够识别法律文档中的关键实体信息。
模型特点
高准确率
在测试中达到98%的准确率，表现优异
法律领域优化
专门针对德语法律文本进行微调，适合法律文档处理
基于GBERT Large
使用强大的GBERT Large作为基础模型，具备优秀的语言理解能力
模型能力
德语法律文本处理
命名实体识别
法律实体提取
使用案例
法律文档处理
法律文书分析
自动识别法律文书中的关键实体如法院名称、法律条款等
可快速提取文档中的法律相关信息
法律研究辅助
帮助法律研究人员快速定位文档中的特定实体
提高法律研究效率
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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