模型简介
该模型基于BERT架构，专门设计用于从隐私政策文本中识别符合GDPR规定的33种命名实体类别，包括数据处理者、数据主体、法律依据等。
模型特点
GDPR专用实体识别
专门针对GDPR隐私政策文本设计，可识别33种相关实体类别
中文支持
能够有效处理中文隐私政策文本
BERT架构
基于强大的BERT预训练模型，提供高质量的实体识别能力
模型能力
隐私政策文本分析
GDPR合规性检查
敏感信息识别
法律实体提取
使用案例
合规性检查
隐私政策审核
自动识别隐私政策中涉及GDPR合规性的关键要素
可快速定位需要关注的合规性内容
数据保护
敏感数据处理分析
识别文本中关于敏感数据处理方式的描述
帮助评估数据处理是否符合GDPR要求
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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