#roberta-large

roberta-large-ner-english是一个基于RoBERTa大型模型微调的英语命名实体识别模型。它在CoNLL-2003数据集上训练，在验证集上实现了97.53%的F1分数。该模型在处理电子邮件、聊天等非正式文本时表现优异，尤其擅长识别不以大写字母开头的实体。相比SpaCy，它在非正式文本上的表现更出色。模型可识别人名、组织、地点和杂项实体，并可通过HuggingFace库轻松集成到NLP项目中。

roberta-large-squad2是一个在SQuAD 2.0数据集上微调的大规模抽取式问答模型。该模型基于RoBERTa架构，在多个问答任务中表现优异，包括SQuAD v2和对抗性问答等。它能够处理可回答和不可回答的问题，适用于广泛的问答应用场景。开发者可以通过Haystack或Transformers库轻松集成此模型，构建高性能的问答系统。