这是 gyr66/bert-base-chinese-finetuned-ner 模型的 ONNX 格式转换版本，用于中文命名实体识别任务。
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发布时间 : 2/2/2024
模型简介
该模型是基于 BERT 架构的中文命名实体识别模型，转换为 ONNX 格式以提高推理效率。
模型特点
ONNX 格式
转换为 ONNX 格式，支持跨平台部署和优化推理性能
中文支持
专门针对中文文本优化的命名实体识别模型
BERT 架构
基于强大的 BERT 预训练模型进行微调
模型能力
中文文本处理
命名实体识别
序列标注
使用案例
文本分析
中文文本实体提取
从中文文本中识别和提取人名、地名、组织名等实体
信息抽取系统
作为信息抽取系统的核心组件，识别文本中的关键实体
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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