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pytorch-bert-crf-ner

PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器

该项目是一个用PyTorch实现的BERT和CRF结合的韩文命名实体识别器,适用于PyTorch v1.2及Python 3.x环境。通过实际案例和详细日志展示该识别器的使用方法及其高效的韩文命名实体识别能力。借助于SKTBrain的KoBERT模型,本项目实现了容易上手的BERT-CRF命名实体识别系统。

BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务,详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务,涵盖中文和英语的自然语言处理。此外,项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
bert-base-turkish-cased-ner - 土耳其语BERT命名实体识别模型实现99.61%准确率
BERTGithubHuggingface命名实体识别土耳其语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理
该项目提供了一个基于BERT的土耳其语命名实体识别模型。通过使用精选的土耳其NER数据集进行微调,模型能够识别人名、组织机构和地点等实体。在多个测试集上,模型展现出优异性能,总体F1分数为96.17%,准确率达99.61%。项目还提供了简洁的使用接口,便于集成到各种土耳其语自然语言处理任务中。
kobigbird-bert-base - 基于稀疏注意力的韩文BigBird预训练模型,优化长序列处理
BERTGithubHuggingfaceKoBigBird开源项目模型稀疏注意力长序列韩语
该项目利用稀疏注意力机制,扩展BERT模型以处理更长的序列。KoBigBird模型通过从韩文BERT检查点暖启动,能够以更低的计算成本处理最长达4096的序列。推荐使用BertTokenizer进行标记化,支持更改注意力模式和参数配置,以优化不同任务的性能。
bert-ner-japanese - 日本语固有表达识别,使用BERT模型实现
BERTGithubHuggingface固有表现抽取开源项目日本机器学习模型自然语言处理
本项目利用BertForTokenClassification模型,实现高效的日本语固有表达识别,可识别八种类别,如人名、法人名和地名等,以满足多样化的语言处理需求。该项目基于东北大学的日本语BERT模型和stockmarkteam的Wikipedia数据集进行训练,通过安装transformers库等,即可实现快速识别,适合应用于IT和学术研究领域的文本分析。
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。
bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具
Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重
bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型,适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档,助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理,极致满足专业需求,是NLP领域的首选工具库。
bert-base - KLUE BERT base为韩语自然语言处理提供强大支持
BERTGithubHuggingfaceKLUE开源项目模型自然语言处理语言模型韩语
KLUE BERT base是一个专门针对韩语自然语言处理任务的预训练模型。它基于62GB多样化韩语语料库训练,采用创新的形态素子词分词技术。在KLUE基准测试中,该模型在主题分类、语义相似度和命名实体识别等多项任务上展现出优异性能。此外,研究团队也注重解决数据偏见和隐私保护问题,为韩语NLP领域提供了重要工具。
bert-base-cased-Korean-sentiment - bert-base-cased韩语情感分析模型
GithubHuggingfaceWhitePeakbert-base-multilingual-cased客户评论开源项目情感分析模型韩语
此情感分析模型基于bert-base-multilingual-cased进行优化,专为韩语购物评论设计,准确率超过92%,用于情感分类。
bert-base-parsbert-ner-uncased - ParsBERT-NER:高性能波斯语命名实体识别模型
BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型波斯语自然语言处理
ParsBERT-NER是一个专门用于波斯语命名实体识别的预训练模型。该模型基于BERT架构,在ARMAN和PEYMA数据集上进行微调,支持识别组织、地点、人名等多种实体类型。在多个波斯语NER基准测试中,ParsBERT-NER展现出卓越性能,F1分数最高达98.79%。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用这一模型进行波斯语自然语言处理任务。
tner-xlm-roberta-base-ontonotes5 - XLM-RoBERTa多语言命名实体识别模型实现高精度实体标注
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别开源项目标记分类模型深度学习自然语言处理
该命名实体识别模型基于XLM-RoBERTa预训练模型微调,专用于令牌分类任务。模型支持识别组织、人名、地点等多种实体类型,采用12层注意力头结构,词汇表包含250002个词。项目提供完整训练数据集和评估指标,并通过tner库实现简单集成。其开源特性和易用API使其成为构建高性能多语言NER应用的理想选择。
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