模型简介
RuBERT是一个针对俄语优化的BERT模型，适用于各种俄语自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别和问答系统。
模型特点
俄语优化
专门针对俄语特性进行训练，使用俄语维基百科和新闻数据构建词汇表
多任务支持
同时支持掩码语言建模和下一句预测两种预训练任务
大规模预训练
基于1.8亿参数的大规模Transformer架构
模型能力
俄语文本理解
文本特征提取
语义相似度计算
文本分类
命名实体识别
使用案例
文本处理
俄语文本分类
对俄语新闻或文档进行分类
俄语问答系统
构建基于俄语的自动问答应用
信息提取
俄语命名实体识别
从俄语文本中提取人名、地名等实体信息
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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