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

xlm-roberta-base-ner-silvanus - 基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型

GithubHuggingfaceNERXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型零样本迁移学习

该模型基于xlm-roberta-base在印尼NER数据集上微调而来，可从社交媒体文本中提取位置、日期和时间信息。虽然训练数据为印尼语，但通过零样本迁移学习，模型支持英语、西班牙语、意大利语和斯洛伐克语的信息提取。在验证集上，模型展现出91.89%的精确率、92.73%的召回率和92.31%的F1分数，显示了其在多语言命名实体识别任务中的有效性。

bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目

该项目基于BERT的bert-base-uncased模型，通过微调实现了命名实体识别(NER)功能。模型能有效识别文本中的实体，支持多种语言和实体类别，包括人名、地名、组织机构等。在多个NER数据集上展现了优异性能，模型参数规模约1.1亿。项目为自然语言处理研究人员和开发者提供了一个强大的工具，可用于提取各类文本中的关键实体信息，适用于信息抽取、问答系统等多种应用场景。

ner-bert-german - 基于BERT的德语命名实体识别模型实现精准NER分析

BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目德语机器学习模型自然语言处理

该模型通过对bert-base-multilingual-cased进行微调，实现德语文本中位置、组织和人名的识别。模型在wikiann数据集训练后，总体F1分数达0.8829，在人名实体识别方面表现尤为出色。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器，经7轮训练完成。

arabic-ner - 阿拉伯语BERT命名实体识别模型支持九大类型

BERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语

该阿拉伯语命名实体识别模型基于BERT预训练，可识别9种实体类型，包括人名、组织、地点等。模型使用37.8万标记的语料训练，在3万标记验证集上F1分数达87%。项目提供完整示例，适用于多种阿拉伯语自然语言处理任务。

ner-english-large - 基于FLERT技术的英语命名实体识别开源模型

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ner-english-large是基于Flair框架的英语命名实体识别模型，采用FLERT技术和XLM-R嵌入。该模型可识别人名、地点、组织和其他实体，F1分数为94.36。它易于集成，适用于多种NLP任务，为研究人员和开发者提供了实用的英语文本分析工具。

Mistral-Ita-7b - 基于Mistral架构的意大利语自然语言处理模型

GithubHuggingfaceMistral-7B开源项目意大利语言模型文本生成模型模型量化自然语言处理

Mistral-Ita-7b是基于Mistral-7B-v0.1架构开发的意大利语言模型，在hellaswag_it、arc_it和m_mmlu_it测试中平均准确率为58.66%。模型支持4位量化，可降低资源占用并提升处理效率。通过Python接口可实现意大利语文本生成及其他自然语言处理功能。

SeewebLLM-it - 意大利语高效微调语言模型

GithubHuggingfaceLlama2Seeweb人工智能开源项目微调意大利语模型

SeewebLLM-it是一款针对意大利语优化的语言模型，基于LLama-2-7b-chat-hf精细微调，在Seeweb Cloud GPU的支持下经过训练，涵盖了约300个意大利语对话实例。虽然目前的输出在准确性上还需进一步提升，但随着训练数据集的扩展，该模型未来可在更多领域展现潜力。

ner-german-large - Flair框架驱动的德语大规模命名实体识别模型

FlairGithubHuggingfaceNER开源项目德语命名实体识别机器学习模型自然语言处理

这是一个基于Flair框架的德语大规模命名实体识别(NER)模型。它可识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。模型结合了文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，在CoNLL-03德语修订版数据集上获得92.31的F1分数。研究者可通过Flair库轻松调用此模型进行NER任务。项目同时提供了使用示例和训练脚本，便于进一步开发和优化。

xlm-roberta-large-wnut2017 - XLM-RoBERTa模型在多语言命名实体识别中的应用

GithubHuggingfaceNERTransformerXLM-RoBERTa开源项目模型模型微调自然语言处理

xlm-roberta-large-wnut2017是一个微调用于多语言命名实体识别的XLM-RoBERTa模型，具备多语言处理能力。使用者可以轻松地调用该模型以增强语言信息提取的效率。详情请参考TNER官方库。

NuNER-multilingual-v0.1 - 支持九种以上语言的高性能多语言实体识别系统

GithubHuggingfaceMultilingual BERTNLPNuMind多语言模型实体识别开源项目模型

NuNER-multilingual-v0.1作为一个多语言实体识别系统，通过对多语言BERT模型进行优化，实现了对英语、法语等9种以上语言的支持。系统基于Oscar数据集训练，具备跨领域和跨语言的实体识别能力。在性能测评中，其F1宏观指标相比基础mBERT有明显提升，单层嵌入达到0.5892，双层嵌入达到0.6231的水平。该系统可直接使用或根据具体需求进行定制化训练。

推荐项目

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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