信息抽取

# 中文对话0.2B小模型 ChatLM-Chinese-0.2B 中文 | [English](https://github.com/charent/ChatLM-mini-Chinese/
3780pytorchnlp
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1200pytorchnlp
NER-PMR-large NER-PMR-large is initialized with PMR-large and further fine-tuned with 4 NER training
810Pytorchnlp
MAOE介绍 What's New 2023年1月:MAOE(More thAn One Encoder)首次发布,支持 1)细粒度实体识别(体验);2)作为encoder继续fine-tuning
2420pytorchnlp
NestedNER介绍 模型描述 本方法采用Global Pointer模型,使用nezha-cn-base作为预训练模型底座。模型训练由AdaSeq框架支持。 模型结构如下图所示: 可参考论文:G
1170pytorchnlp
ICASSP2023 MUG Challenge Track4 关键词抽取Baseline 赛事及背景介绍 随着数字化经济的进一步发展,越来越多的企业开始将现代信息网络作为数据资源的主要载体,并通过网
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named-entity-recognition widgets: task: named-entity-recognition inputs: type: text validator: max
2090PyTorchnlp
英语电商域Query NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa(XLM-R)作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入英语搜索query文本产出命名
1050pytorchnlp
英语电商域Title NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入英语商品标题文本产出命名实体识别结果, 具体
1890pytorchnlp
印尼语电商域Query NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa(XLM-R)作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入印尼语搜索query文本产出
920pytorchnlp
越南语电商域Query NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa(XLM-R)作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入越南语搜索query文本产出
1080pytorchnlp
泰语电商域Query NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa(XLM-R)作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入泰语搜索query文本产出命名
1080pytorchnlp
印尼语电商域Title NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入越南语商品标题文本产出命名实体识别结果,
860pytorchnlp
越南语电商域Title NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入越南语商品标题文本产出命名实体识别结果,
970pytorchnlp
泰语电商域Title NER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERTa作为预训练模型底座。本模型主要用于给输入泰语商品标题文本产出命名实体识别结果,具体调
1020pytorchnlp
RANER介绍 What's New 2023年2月: - 如当前模型不满足您的需求,请尝试信息抽取快速定制能力。具体可以体验我们的创空间,零代码仅需要一~五条标注样本即可定制一个NER模型! 20
1010pytorchnlp
RANER介绍 What's New 2023年8月: 开放域文本理解大模型 已上线,无需训练,即可完成实体识别、文本分类、阅读理解等多种任务! 2023年4月: - 如您需要自定义实体类型,请尝试
5160pytorchnlp
RANER介绍 What's New 2023年8月: 开放域文本理解大模型 已上线,无需训练,即可完成实体识别、文本分类、阅读理解等多种任务! 2022年12月: 训练所使用的序列理解统一框架Ad
1950pytorchnlp
RANER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-Roberta作为预训练模型底座,结合使用外部工具召回的相关句子作为额外上下文,使用Multi-view Train
1580pytorchnlp
RANER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-Roberta作为预训练模型底座,结合使用外部工具召回的相关句子作为额外上下文,使用Multi-view Train
1020pytorchnlp
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