Высокопроизводительная модель распознавания именованных сущностей с превосходной точностью и структурированным выводом JSON. Создано Minibase — Обучайте и развертывайте небольшие модели ИИ из своего браузера. Просмотрите все модели и наборы данных, доступные на Minibase Marketplace. Minibase-NER-Standard — это высокопроизводительная языковая модель, точно настроенная для задач распознавания именованных сущностей (NER). Он автоматически идентифицирует и извлекает именованные сущности из текста, выводя их в структурированном формате JSON с надлежащей классификацией типов сущностей для лиц, организаций, местоположений и других терминов. — 🎯 Отличная производительность NER: 95,1% баллов F1 по задачам распознавания сущностей — Классификация 📊 сущностей: точная классификация ЛИЦ, ОРГАНИЗАЦИЙ, МЕСТ и ПРОЧИХ сущностей — 📏 Оптимизированный размер: 369 МБ (квантованный Q80) — ⚡ Эффективный вывод: среднее время отклика 323,3 мс — 🔄 Локальная обработка: данные не отправляются на внешние серверы — 🏗️ Структурированный вывод JSON **: чистые, анализируемые результаты извлечения сущностей — Точность идентификации сущностей: 100% (100/100 правильных прогнозов при обнаружении сущностей) —
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Распознавание сущностей
Задача: Генерация текста
Автор: Minibase
Теги: gguf, named-entity-recognition, ner, nlp, information-extraction, person, organization, location
Лайков: 3 | Загрузок: 314
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
