Named Entity Recognition On Nemo Corpus Token 1
Métriques
F1
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Nom du modèle | F1 | Paper Title | Repository |
---|---|---|---|
AlephBERT-base | 84.91 | AlephBERT:A Hebrew Large Pre-Trained Language Model to Start-off your Hebrew NLP Application With | |
LSTM-CharLSTM-CRF token-multi | 77.75 | Neural Modeling for Named Entities and Morphology (NEMO^2) |
0 of 2 row(s) selected.