Gliner Arabic V2.1
Apache-2.0
专为阿拉伯语文本处理设计的高精度命名实体识别模型，支持多种实体类型检测。
序列标注
支持多种语言
G
NAMAA-Space
46
8
Arabicner Wojood
MIT
Wojood是一个用于阿拉伯语嵌套命名实体识别(NER)的语料库，包含55万词例（现代标准阿拉伯语及方言）。
序列标注
Transformers
Transformers 阿拉伯语
A
SinaLab
19
9
Arabic Ner Ace
MIT
基于GigaBERTv4的阿拉伯语和英语命名实体识别模型，支持多种实体类型识别
序列标注 Transformers
Transformers 支持多种语言
A
ychenNLP
105
2
Arabert Ner
这是一个用于阿拉伯语命名实体识别的模型，能够识别文本中的人名、地名、组织名等实体。
序列标注 Transformers
Transformers 支持多种语言
A
abdusah
97
2
Flair Arabic Multi Ner
Apache-2.0
这是一个基于Flair和GloVe嵌入的阿拉伯语命名实体识别模型，支持识别地点、组织机构、人物等实体类型。
序列标注
支持多种语言
F
megantosh
739
5
Marefa Ner
一个基于全新数据集构建的大型阿拉伯语命名实体识别（NER）模型，能识别9种不同类型的实体
序列标注 Transformers
Transformers 阿拉伯语
M
marefa-nlp
4,380
23
Bert Base Arabic Camelbert Mix Ner
Apache-2.0
基于CAMeLBERT Mix微调的阿拉伯语命名实体识别模型，支持现代标准阿拉伯语、方言和古典阿拉伯语的实体识别
序列标注 Transformers
Transformers 阿拉伯语
B
CAMeL-Lab
24.24k
13
Bert Base Arabic Camelbert Msa Ner
Apache-2.0
基于CAMeLBERT现代标准阿拉伯语(MSA)模型微调的命名实体识别模型，专为阿拉伯语文本设计
序列标注 Transformers
Transformers 阿拉伯语
B
CAMeL-Lab
4,248
5
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
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20none;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%235ce6cf;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%230080ff;%20}%20.st3%20{%20clip-path:%20url(%23clippath);%20}%20%3c/style%3e%3cclipPath%20id='clippath'%3e%3crect%20class='st0'%20y='0'%20width='120'%20height='32'/%3e%3c/clipPath%3e%3c/defs%3e%3cg%20class='st3'%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M22.4,32H3.2c-1,0-2-.5-2.6-1.4-.6-.9-.7-2-.4-2.9L9.8,2.1C10.3.8,11.5,0,12.8,0s2.5.8,3,2.1l9.6,25.6c.4,1,.2,2.1-.4,2.9-.6.9-1.6,1.4-2.6,1.4ZM7.8,25.6h10l-5-13.3-5,13.3Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M33.6,32c-1.3,0-2.5-.8-3-2.1L21,4.3c-.6-1.7.2-3.5,1.9-4.1,1.7-.6,3.5.2,4.1,1.9l9.6,25.6c.6,1.7-.2,3.5-1.9,4.1-.4.1-.8.2-1.1.2h0Z'/%3e%3cpath%20d='M71.8,9.1h-6.9v4.6h6.9c2.5,0,4.6,2,4.6,4.6h-6.9c-3.8,0-6.9,3.1-6.9,6.9s3.1,6.9,6.9,6.9h2.3c1.7,0,3.2-.4,4.6-1.2v1.2h4.6v-13.7c0-5-4.1-9.1-9.1-9.1h0ZM71.8,27.4h-2.3c-1.3,0-2.3-1-2.3-2.3s1-2.3,2.3-2.3h6.9c0,2.5-2,4.6-4.6,4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M52.3,9.1h-4.6V0h-4.6V32h9.1c5,0,9.1-4.1,9.1-9.1v-4.6c0-5.1-4.1-9.1-9.1-9.1h0ZM56.9,22.9c0,2.5-2,4.6-4.6,4.6h-4.6v-13.7h4.6c2.5,0,4.6,2,4.6,4.6v4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M110.9,13.7h9.1v-4.6h-9.1c-5.1,0-9.1,4.1-9.1,9.1v4.6c0,5.1,4.1,9.1,9.1,9.1h9.1v-4.6h-9.1c-2.5,0-4.6-2-4.6-4.6h13.7v-4.6h-13.7c0-2.5,2-4.6,4.6-4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M93.6,18.3h-4.6c-1.3,0-2.3-1-2.3-2.3s1-2.3,2.3-2.3h10.3v-4.6h-10.3c-3.8,0-6.9,3.1-6.9,6.9s3.1,6.9,6.9,6.9h4.6c1.3,0,2.3,1,2.3,2.3s-1,2.3-2.3,2.3h-10.3v4.6h10.3c3.8,0,6.9-3.1,6.9-6.9s-3.1-6.9-6.9-6.9Z'/%3e%3c/g%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
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