Italian_NER_XXL

意大利实体识别模型，识别52类实体

BERT 更新实体识别 Italian_NER_XXL 模型 Github 开源项目自然语言处理 Huggingface

该人工智能模型能够识别52类意大利语实体，具备79%的准确率，并基于BERT技术进行持续更新。其在法律、金融和隐私等领域表现出色，提供多功能的实体识别支持。

Huggingface

介绍相关项目

bert-base-italian-xxl-cased - 基于大规模语料库的意大利语BERT预训练模型

BERTELECTRAGithubHugging FaceHuggingface开源项目意大利语模型模型自然语言处理

bert-base-italian-xxl-cased是巴伐利亚州立图书馆MDZ数字图书馆团队开发的意大利语BERT模型。该模型基于81GB语料库训练,包含131亿个标记,适用于命名实体识别、词性标注等多种意大利语自然语言处理任务。研究人员可通过Hugging Face Transformers库轻松使用此模型进行相关研究。

bert-base-italian-xxl-uncased - 意大利BERT和ELECTRA模型的开源大规模数据集

BERTELECTRAGithubHuggingface巴伐利亚州立图书馆开源项目意大利语模型模型

项目由巴伐利亚州立图书馆的MDZ数字图书馆团队开源，专注于训练大规模意大利语BERT和ELECTRA模型。数据来自Wikipedia和OPUS语料库，扩展至OSCAR语料库，数据规模从13GB到81GB不等，兼容PyTorch-Transformers。提供NER和PoS标注任务的结果示例，模型可在Huggingface model hub下载。欢迎通过GitHub参与和反馈。

GLiNER_ITA_LARGE - GLiNER框架驱动的意大利语命名实体识别模型

GLiNERGithubHuggingfacePython库命名实体识别实体预测开源项目模型模型加载

GLiNER_ITA_LARGE是一个基于GLiNER框架的意大利语命名实体识别模型。该模型采用双向Transformer技术，支持自定义标签，适用于多种自然语言处理任务。通过简单安装GLiNER库，研究人员和开发者可以轻松应用此模型进行意大利语文本分析。可用于新闻文本、社交媒体内容等意大利语语料的实体识别分析。

sentence-bert-base-italian-xxl-uncased - 提升语义分析与聚类效果的意大利语句子相似度模型

GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入句子相似性开源项目模型模型训练自然语言处理

这个意大利语句子相似度模型能将文本映射到768维度的密集向量空间，适用于语义搜索和语句聚类。其基于dbmdz/bert-base-italian-xxl-uncased构建，为文本理解与分析提供支持。在sentence-transformers库的支持下，模型的安装与使用变得极为简便，即使不使用该库，也可通过HuggingFace Transformers实现。其性能在Sentence Embeddings Benchmark中经过自动化评估，可供参考。

Italia-9B-Instruct-v0.1 - 意大利语大型语言模型，适用于金融和公共管理等关键领域

GithubHuggingfaceItalia 9B企业高可靠性大语言模型开源项目意大利语数据安全模型

Italia-9B是开放源代码的意大利语大型语言模型，由iGenius和Cineca合作开发，使用Leonardo超级计算机进行训练。该模型适用于金融和公共管理领域，其设计符合欧洲AI法规，确保生成内容的可靠性和数据安全性。具备全面的意大利语词汇和文化知识，适用于自动化内容生成和领域研究。

universal_ner_ita - 意大利语命名实体识别，使用零样本学习适用于多领域

GLiNERGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目意大利语模型零样本学习

该模型适用于意大利语命名实体识别，通过零样本学习实现对多种实体的识别，无需特定训练。可联系Michele Montebovi进行定制以提升性能。模型支持CPU运行并可通过浏览器直接体验。

electra-base-italian-xxl-cased-discriminator - 意大利ELECTRA模型提升语言理解性能的理想工具

BERTBavarian State LibraryELECTRAGithubHuggingface开源项目意大利模型训练数据

意大利ELECTRA模型基于丰富的意大利语料库，旨在增强语言理解。该模型由拜仁州立图书馆的MDZ Digital Library团队开放，通过PyTorch-Transformers的兼容权重进行支持。使用81GB的数据进行训练，达到百余万步，使其在命名实体识别和词性标注等任务上表现优异。所有资源均可在Huggingface模型中心获取，便于快速集成到各类自然语言处理应用中。

bert-large-NER - BERT大型版命名实体识别模型实现最先进性能

BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理

bert-large-NER是一个基于BERT大型模型的命名实体识别(NER)工具。该模型在CoNLL-2003数据集上训练，可准确识别地点、组织、人名和其他杂项四类实体。模型支持通过Transformers pipeline轻松集成，适用于多种NER应用场景。在测试集上，bert-large-NER的F1分数达到91.7%，展现了卓越的实体识别能力。

roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理

XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具，支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练，可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发，具有强大的跨语言能力，但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具，它为多语言文本分析提供了有力支持。

xlm-roberta-large-ner-hrl - 十种多语言命名实体识别模型，覆盖高资源语言

GithubHuggingfacexlm-roberta-large-ner-hrl命名实体识别多语言开源项目数据集模型模型训练

此模型是基于xlm-roberta-large微调的命名实体识别模型，支持十大高资源语言：阿拉伯语、德语、英语、西班牙语、法语、意大利语、拉脱维亚语、荷兰语、葡萄牙语和中文。具备识别地点、组织和人物三类实体的功能。通过Transformers库的pipeline，可便捷地应用于NER任务。训练数据来自特定时间段的新闻文章，虽然适用于多种场景，但在不同领域的推广性有限。

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