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bert-base-romanian-ner

罗马尼亚语命名实体识别的高级BERT模型

此项目提供了一款经过微调的BERT模型,专注于罗马尼亚语命名实体识别,以优异的性能而著称。模型识别15种实体,如人物、地缘政治实体、地点、组织等,并基于RONEC v2.0数据集训练,拥有超过50万标记及80,283个独特实体。生成的标签采用BIO2格式,使其在命名实体识别任务中表现卓越。用户可通过Transformers库的NER管道或Python包便捷使用该模型。

bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr - BERT模型在土耳其语句子相似度任务中的应用
GithubHuggingfacesentence-transformers土耳其语模型开源项目机器学习模型自然语言处理语义相似度
该项目提供了一个针对土耳其语优化的BERT句子相似度模型。模型能够将句子转换为768维向量,适用于聚类和语义搜索等任务。它基于机器翻译的土耳其语NLI和STS-b数据集训练而成,支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种调用方式,使用简便。测试结果显示,该模型在土耳其语句子相似度任务上表现优异。
biomedical-ner-all - 基于英语的生物医学实体识别AI模型
AIGithubHuggingfaceMaccrobatNamed Entity Recognitiontransformers库开源项目模型生物医学
该AI模型基于Maccrobat数据集训练,可以识别107种生物医学实体,适用于案例报告等文本工作。通过distilbert-base-uncased构建,拥有低碳排放(0.0279千克)和30.17分钟的训练时间。通过Huggingface API或transformers库,可便捷应用于生物医学领域;教程视频提供详细使用说明。
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。
bert-base-spanish-wwm-uncased - BETO:基于BERT架构的西班牙语预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理西班牙语预训练模型
BETO是基于BERT架构的西班牙语预训练模型,在大规模西班牙语语料库上训练。模型提供大小写敏感和不敏感两个版本,在POS标注、命名实体识别和文本分类等多项西班牙语NLP基准测试中表现优异。BETO采用31k BPE子词词表,训练2M步,可通过Hugging Face Transformers库使用。这一模型为西班牙语自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
bert-base-portuguese-cased - 为巴西葡萄牙语优化的高性能预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目模型神经网络自然语言处理葡萄牙语预训练模型
BERTimbau是一个专为巴西葡萄牙语开发的预训练BERT模型,在多项自然语言处理任务中表现出色。该模型提供Base和Large两种版本,适用于掩码语言建模和文本嵌入等应用。作为neuralmind团队的开源项目,BERTimbau为葡萄牙语NLP研究和实践提供了有力支持。
ner-english - Flair框架英语命名实体识别模型 准确率93%
FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目模型深度学习自然语言处理
该模型是Flair框架的标准英语命名实体识别(NER)模型,能识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构,在CoNLL-03数据集上F1分数达93.06%。用户可通过Flair库轻松加载使用。模型提供了详细的训练脚本和引用信息,方便研究人员进一步探索和引用。
roberta-base - RoBERTa预训练语言模型用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
RoBERTa是基于Transformer架构的预训练语言模型,在大规模英文语料上使用掩码语言建模进行训练。它采用动态掩码和大批量训练等优化策略,在GLUE基准测试中表现出色。RoBERTa适用于序列分类、命名实体识别等任务的微调,能学习双向上下文表示,为NLP应用提供强大的特征提取能力。
robbert-v2-dutch-ner - RobBERT:用于荷兰语自然语言处理的先进预训练模型
GithubHuggingfaceRobBERT人工智能开源项目模型自然语言处理荷兰语模型语言模型
RobBERT是一个基于RoBERTa架构的荷兰语预训练语言模型。作为目前较为先进的荷兰语BERT模型,它可以在特定数据集上进行微调,用于执行文本分类、回归或标记等任务。多位研究人员和从业者已成功将RobBERT应用于各种荷兰语自然语言处理任务,并取得了显著成果。该模型为荷兰语NLP研究和应用提供了有力支持。
bert-base-arabic - 阿拉伯语BERT基础模型为自然语言处理提供强大支持
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理阿拉伯语预训练模型
bert-base-arabic是一个在95GB阿拉伯语文本上预训练的BERT基础语言模型。该模型包含OSCAR和维基百科的阿拉伯语数据,支持现代标准阿拉伯语和部分方言。它适用于多种自然语言处理任务,可通过Hugging Face的transformers库轻松调用。这一模型为阿拉伯语NLP研究和应用提供了有力支持,推动了相关领域的发展。
Medical-NER - DeBERTa微调的医学命名实体识别模型
DeBERTaGithubHuggingfaceNER模型token-classification医学数据集医疗实体识别开源项目模型
该模型基于DeBERTa在PubMED数据集上微调,可识别41种医学实体,如诊断、症状和治疗。它利用先进的自然语言处理技术从医疗文本中准确提取关键信息,支持临床决策和医学研究。模型可通过Hugging Face推理API或transformers库轻松使用,为医疗信息处理提供了便捷工具。
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