C
Cv Parser
由 nhanv 开发
基于microsoft/mdeberta-v3-base微调的命名实体识别模型，在评估集上表现出色
下载量 45
发布时间 : 11/29/2022
模型简介
该模型是基于microsoft/mdeberta-v3-base微调得到的命名实体识别模型，擅长从文本中识别特定类型的实体
模型特点
高精度识别
在评估集上达到0.89的精确率和0.93的召回率
高效训练
经过10轮训练即达到优异性能
基于DeBERTa-v3
采用先进的DeBERTa-v3架构，具有强大的文本理解能力
模型能力
文本实体识别
命名实体提取
序列标注
使用案例
信息提取
简历信息提取
从简历文本中自动识别姓名、技能、工作经验等实体
准确率高达98.51%
医疗记录处理
识别医疗文本中的疾病、药物和症状等实体
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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