模型简介
该模型主要用于处理俄语专利文本，能够识别和分类专利中的系统、组件和属性三类实体。
模型特点
专利文本优化
专门针对俄语专利文本训练，在专利领域具有较好的实体识别能力
多类别识别
能够识别专利文本中的系统(SYSTEM)、组件(COMPONENT)和属性(ATTRIBUTE)三类实体
spaCy集成
基于流行的spaCy框架构建，便于集成到现有NLP流程中
模型能力
俄语文本处理
专利实体识别
多类别实体分类
使用案例
知识产权分析
专利信息提取
从俄语专利文档中自动提取关键系统、组件和属性信息
F1值达到60.66%
专利数据库构建
自动化处理大量俄语专利文本，构建结构化专利数据库
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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