模型简介
该模型是针对印尼语命名实体识别任务优化的BERT模型，支持8192上下文长度，能识别19种实体类型
模型特点
长上下文支持
支持8192 tokens的长上下文处理能力
多实体识别
可识别19种不同类型的命名实体
印尼语优化
专门针对印尼语文本优化的预训练模型
模型能力
印尼语文本处理
命名实体识别
长文本分析
使用案例
文本信息提取
新闻实体提取
从印尼语新闻中提取人物、组织、地点等实体
F1分数0.817
法律文档分析
识别法律文本中的法律实体、组织等
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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