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#零样本迁移学习
xlm-roberta-base-ner-silvanus - 基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型
模型
命名实体识别
XLM-RoBERTa
Github
零样本迁移学习
NER
Huggingface
开源项目
多语言模型
该模型基于xlm-roberta-base在印尼NER数据集上微调而来,可从社交媒体文本中提取位置、日期和时间信息。虽然训练数据为印尼语,但通过零样本迁移学习,模型支持英语、西班牙语、意大利语和斯洛伐克语的信息提取。在验证集上,模型展现出91.89%的精确率、92.73%的召回率和92.31%的F1分数,显示了其在多语言命名实体识别任务中的有效性。
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