B
Bert Bilstm Crf Ner Weibo
由 PassbyGrocer 开发
基于BERT-BiLSTM-CRF架构的中文命名实体识别模型，在微博数据集上微调，适用于社交媒体文本的实体识别任务
下载量 69
发布时间 : 11/5/2024
模型简介
该模型结合了BERT的上下文理解能力与BiLSTM-CRF的序列标注优势，专门针对中文社交媒体文本进行命名实体识别
模型特点
社交媒体优化
专门针对微博等社交媒体文本进行优化，能有效处理网络用语和非正式表达
混合架构优势
结合BERT的上下文编码能力和BiLSTM-CRF的序列建模优势，提升实体识别准确率
多实体识别
能够识别多种类型的命名实体，包括人名、地名、组织机构名等
模型能力
中文文本实体识别
社交媒体文本处理
序列标注任务
使用案例
社交媒体分析
微博热点事件分析
从微博文本中提取事件相关的人物、地点和组织机构信息
F1分数0.6947，准确率97.03%
用户画像构建
通过用户发文中识别的实体构建用户兴趣画像
舆情监控
品牌提及监控
监测社交媒体中特定品牌或产品的提及情况
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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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