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- FLOR
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widget:
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- text: |-
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@@ -28,7 +29,6 @@ widget:
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| 28 |
Pregunta: "Cal é a capital de Suecia?"
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| 29 |
Resposta:
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| 30 |
example_title: Question&Answering
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| 31 |
-
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| 32 |
- text: |-
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| 33 |
Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:
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| 34 |
Texto: "Estou moi feliz"
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@@ -50,7 +50,6 @@ widget:
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| 50 |
Texto: "O neno non está contento coas notas"
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| 51 |
Polaridade:
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| 52 |
example_title: Sentiment Analysis
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| 53 |
-
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| 54 |
- text: |-
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| 55 |
Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto:
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| 56 |
Texto: "Chámome Wolfgang e vivo en Berlin"
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@@ -68,12 +67,9 @@ widget:
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| 68 |
Texto: "Carlos comparte cuarto con Marc"
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| 69 |
Entidades:
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| 70 |
example_title: Name Entity Recognition (NER)
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| 71 |
-
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| 72 |
-
- text: A receita tradicional das filloas é
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| 74 |
example_title: Filloas
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| 75 |
- text: O neno vivía preto de
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example_title: O neno
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@@ -206,5 +202,4 @@ This research was funded by “The Nós project: Galician in the society and eco
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If you use this model, please cite as follows:
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| 209 |
-
Rodríguez, Pablo; Gamallo, Pablo; Sotelo, Susana; Paniagua, Silvia; Pichel, José Ramón; Bardanca, Daniel. 2024. FLOR-1.3B-GL. URL: https://huggingface.co/proxectonos/FLOR-1.3B-GL
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- FLOR
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Pregunta: "Cal é a capital de Suecia?"
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Resposta:
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example_title: Question&Answering
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- text: |-
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| 33 |
Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:
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| 34 |
Texto: "Estou moi feliz"
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| 50 |
Texto: "O neno non está contento coas notas"
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Polaridade:
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Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto:
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Texto: "Chámome Wolfgang e vivo en Berlin"
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Texto: "Carlos comparte cuarto con Marc"
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Entidades:
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- text: A receita tradicional das filloas é
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- text: O neno vivía preto de
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If you use this model, please cite as follows:
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Rodríguez, Pablo; Gamallo, Pablo; Sotelo, Susana; Paniagua, Silvia; Pichel, José Ramón; Bardanca, Daniel. 2024. FLOR-1.3B-GL. URL: https://huggingface.co/proxectonos/FLOR-1.3B-GL
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