NuMind выпускает три передовых модели NER, превосходящие аналогичные базовые модели в режиме небольшого количества обучающих примеров и конкурирующие с гораздо более крупными LLM.

 NuMind Releases Three SOTA NER Models that Outperform Similar-Sized Foundation Models in the Few-shot Regime and Competing with Much Larger LLMs

“`html

Named Entity Recognition (NER) в Искусственном Интеллекте (ИИ)

Распознавание именованных сущностей (NER) играет важную роль в обработке естественного языка с применениями в медицинском кодировании, финансовом анализе и обработке юридических документов. Наши модели NER представляют практические решения для эффективного создания и использования кастомных моделей.

Практические решения и ценность

Наша команда предлагает подход, который позволяет использовать большие языковые модели (LLM) для минимизации человеческих аннотаций при создании кастомных моделей. Мы представляем три модели NER: NuNER Zero, NuNER Zero 4k и NuNER Zero-span, каждая из которых обладает своими уникальными особенностями для решения различных задач.

Ключевые особенности моделей

Наша модель NuNER Zero представляет собой компактную модель для zero-shot NER, NuNER Zero 4k обеспечивает обработку более длинных контекстов, а NuNER Zero-span предсказывает спаны с небольшими улучшениями производительности, но с ограничением на размер сущностей.

Значение для вашего бизнеса

Использование наших моделей NER позволяет эффективно обрабатывать текстовые данные, повышая точность и скорость работы. Мы предлагаем практические решения для внедрения ИИ в ваш бизнес, начиная с малых проектов и постепенно расширяя автоматизацию на основе результатов и KPI.

Ссылки

Дополнительную информацию о наших моделях NER можно найти по следующим ссылкам:

“`

Полезные ссылки: