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jurabi抽出される固有表現のタイプは、以下の8種類です。 - 人名 - 法人名(法人または法人に類する組織) - 政治的組織名(政治的組織名、政党名、政府組織名、行政組織名、軍隊名、国際組織名) - その他の組織名 (競技組織名、公演組織名、その他) - 地名 - 施設名 - 製品名(商品名、番組名、映画名、書籍名、歌名、ブランド名等) - イベント名
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抽出される固有表現のタイプは、以下の8種類です。 - 人名 - 法人名(法人または法人に類する組織) - 政治的組織名(政治的組織名、政党名、政府組織名、行政組織名、軍隊名、国際組織名) - その他の組織名 (競技組織名、公演組織名、その他) - 地名 - 施設名 - 製品名(商品名、番組名、映画名、書籍名、歌名、ブランド名等) - イベント名
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Mohan Xu * , Kai Li * , Guo Chen, Xiaolin Hu Tsinghua University, Beijing, China * Equal contribution 📜 ICLR 2025 | 🎶 Demo | 🤗 Dataset > TIGER is a lightweight model for speech separation which effectively extracts key acoustic features through frequency band-split, multi-scale and full-frequency-frame modeling. - **[2025-01-23]** We release the code and pre-trained model of TIGER! 🚀 - **[2025-01-23]** We release the TIGER model and the EchoSet dataset! 🚀
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TIGER: Time-frequency Interleaved Gain Extraction and Reconstruction for Efficient Speech Separation Mohan Xu * , Kai Li * , Guo Chen, Xiaolin Hu Tsinghua University, Beijing, China * Equal contribution 📜 ICLR 2025 | 🎶 Demo | 🤗 Dataset > TIGER is a lightweight model for speech separation which effectively extracts key acoustic features through frequency band-split, multi-scale and full-frequency-frame modeling.
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**Hayai OCR** is an ultra-lightweight (~150M parameter) vision-to-text model engineered for ultra-fast, crop-level transcription across **Japanese, Chinese, Korean, and English**. Hayai couples **Google's SigLIP2 NaFlex** vision encoder with a **custom 12-layer causal transformer decoder**. It transcribes dense, stylized, horizontal, and vertical text in a single forward pass without requiring an intermediate text-line detection stage (e.g., DBNet/YOLO). > **Note:** Hayai is designed specifically for **crop-level recognition**. For full-page scanning, pair it with a text detector.
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可以调整厂商、分类或输入输出条件;新模型正持续收录。
调整月度 Token 用量,直观比较不同模型的预估 API 开支。
使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照;不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费,请以来源的当前报价为准。
先区分输入、输出和缓存价格,再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费,不能直接与 Token 单价比较。
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本,再选择模型。