Logo
Project Icon

pytorch-bert-crf-ner

PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器

PytorchBERTCRFNERKoBERTGithub开源项目

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。

访问官网访问官网GithubGithub论文论文
介绍相关项目
distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english - 基于DistilBERT的英语命名实体识别模型
CoNLL-2003DistilBERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理迁移学习
这是一个基于distilbert-base-cased模型微调的英语命名实体识别(NER)工具。该模型在conll2003英语数据集上训练，对大小写敏感，在验证集上达到98.7%的F1分数。它能够有效识别和分类文本中的人名、地名和组织名等命名实体，为各种自然语言处理任务提供支持。
Bio_ClinicalBERT - 为医疗临床文本优化的BERT模型
BERTClinicalBERTGithubHuggingface医疗数据开源项目机器学习模型自然语言处理
Bio_ClinicalBERT是一个针对医疗临床文本优化的BERT模型。该模型以BioBERT为基础，在MIMIC III数据库的医疗记录上进行了深度训练。它专门设计用于提升电子健康记录的理解和分析能力，尤其适合处理ICU患者数据。研究人员可通过transformers库轻松使用此模型，为临床自然语言处理任务提供有力支持。Bio_ClinicalBERT在医疗文本分析领域展现出卓越性能，为相关研究提供了有价值的工具。
ner-english-ontonotes - Flair框架英语命名实体识别模型支持18类实体
FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目机器学习模型自然语言处理
这是一个基于Flair框架的英语命名实体识别模型，能够识别18种实体类型，包括人名、地点和组织等。模型采用Flair embeddings和LSTM-CRF架构，在Ontonotes数据集上的F1分数为89.27%。该模型可应用于多种自然语言处理任务，并且可以通过简单的Python代码实现NER预测。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具
BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型
BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型，基于sem_eval_2018_task_1数据集训练，能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制，但该模型在情感分析中表现优异，需注意可能的偏差问题。
keras-ocr - 基于Keras的开源文本检测和OCR解决方案
Githubkeras-ocr图像处理开源项目文字识别深度学习计算机视觉
keras-ocr是一个开源的文本检测和OCR工具包，集成了CRAFT检测模型和CRNN识别模型。该项目提供高级API用于训练和部署OCR流程，支持Python 3.6+和TensorFlow 2.0.0+环境。keras-ocr自带预训练模型，在COCO-Text验证集上表现接近主流云服务。它为开发者提供了一个灵活、高效且易于使用的OCR开发平台。
bert-base-multilingual-cased-finetuned-langtok - 基于多语言BERT的语言识别模型实现99.03%准确率
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目微调模型自然语言处理语言识别
这是一个基于bert-base-multilingual-cased的语言识别微调模型。模型在评估集上的准确率为99.03%，F1分数达到0.9087。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器，经过3轮训练完成。开发框架使用Transformers 4.44.2和PyTorch 2.4.1，可应用于语言识别相关任务。
pytorch-sentiment-neuron - Pytorch版本的情感神经元实现情感分析与文本生成
Githubcudamlstm_ns.ptpython 3.5pytorchsentiment开源项目
项目pytorch-sentiment-neuron基于Pytorch，实现了利用情感神经元进行情感分析和文本生成。用户可以通过预设模型文件和简单的命令行操作生成文本并进行情感分析，lm.py文件还允许在新数据上重新训练模型。该项目依赖Pytorch、Cuda和Python 3.5，适用于自然语言处理和情感分析领域的研究人员和开发者。
bert-base-arabic-camelbert-mix-ner - 基于CAMeLBERT Mix的阿拉伯语命名实体识别模型
CAMeLBERT-MixGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语预训练模型
这是一个基于CAMeLBERT Mix模型微调的阿拉伯语命名实体识别模型。该模型使用ANERcorp数据集进行训练，能够识别阿拉伯语文本中的地点等命名实体。用户可通过CAMeL Tools或Transformers pipeline轻松调用。模型在多项自然语言处理任务中表现优异，尤其适合处理现代标准阿拉伯语文本。
fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型
fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

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。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号