X
Xlm Roberta Large Ner Spanish
由 MMG 开发
基于XLM-Roberta-large架构微调的西班牙语命名实体识别模型，在CoNLL-2002数据集上表现优异。
下载量 767.35k
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专门用于西班牙语文本中的命名实体识别任务，能够识别文本中的人名、地名、机构名等实体。
模型特点
高性能
在CoNLL-2002西班牙语测试集上F1分数达到89.17，是目前最优秀的西班牙语NER模型之一。
基于XLM-Roberta
利用XLM-Roberta-large的强大预训练能力，具有优秀的跨语言表示能力。
专为西班牙语优化
针对西班牙语文本特点进行专门优化，能够准确识别西班牙语中的各类命名实体。
模型能力
西班牙语文本处理
命名实体识别
实体分类
使用案例
文本分析
新闻文本分析
从西班牙语新闻中提取人名、地名、机构名等关键信息
准确识别各类命名实体，F1分数89.17
商业文档处理
处理西班牙语商业合同或报告中的实体信息
高效提取合同中的公司名、地点等关键信息
信息抽取
知识图谱构建
从西班牙语文本中抽取实体用于构建知识图谱
提供高质量的实体识别结果
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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