D
Distilbert Srb Ner
由 Aleksandar 开发
基于DistilBERT架构的轻量级模型，专门用于塞尔维亚语的命名实体识别任务，在wikiann数据集上训练。
下载量 16
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是针对塞尔维亚语优化的命名实体识别(NER)模型，能够识别文本中的人名、地名、组织机构名等实体。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，在保持较高性能的同时减少模型大小和计算需求
塞尔维亚语优化
专门针对塞尔维亚语训练，能有效处理该语言的特定语法和词汇特征
高准确率
在wikiann评估集上达到95.77%的准确率和89.84%的F1值
模型能力
塞尔维亚语文本处理
命名实体识别
实体分类
使用案例
自然语言处理
信息提取
从塞尔维亚语文本中提取人名、地名等关键信息
准确识别各类实体
文档分析
分析塞尔维亚语文档中的实体分布和关系
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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