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ner-english-ontonotes-large

Flair框架的大规模英语命名实体识别模型支持18种实体类型

模型文本分类命名实体识别GithubFlair开源项目Huggingface机器学习自然语言处理

ner-english-ontonotes-large是Flair框架中的大规模英语命名实体识别模型。该模型可识别18种实体类型，包括人名、地点和组织等，在Ontonotes数据集上F1分数达90.93%。模型基于文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，通过简洁的Python代码即可调用。这一工具为各类自然语言处理任务提供了精准的命名实体识别功能。

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介绍相关项目
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。
ner-english-ontonotes-fast - 基于Flair框架的英文命名实体识别模型
FlairGithubHuggingfaceOntonotes命名实体识别开源项目模型深度学习自然语言处理
基于Flair框架开发的英文命名实体识别模型，支持识别人名、地点、组织机构等18类实体。模型在Ontonotes数据集上F1分数达到89.3%，通过Python API可快速集成使用。适用于各类英文文本的命名实体识别任务。
ner-english-large - 基于FLERT技术的英语命名实体识别开源模型
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
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。
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。
ner-english-fast - 高效识别英语文本中的人名、地点和组织实体
FlairGithubHuggingfaceLSTM-CRF命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理
ner-english-fast是基于Flair框架的命名实体识别模型，可识别英语文本中的人名、地点、组织和其他实体。该模型在CoNLL-03数据集上的F1分数为92.92，采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构。它易于集成到NLP应用中，适用于文本分析和信息提取任务。模型支持快速部署，可通过简单的Python代码调用。
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。
ner-spanish-large - 大规模西班牙语实体识别 精确识别四类标签
FlairGithubHuggingfaceXLM-R人工智能命名实体识别开源项目模型西班牙语
Flair西班牙语实体识别模型，采用XLM-R嵌入和FLERT技术，训练于CoNLL-03西班牙数据集，F1得分90.54。支持识别人名、地名、组织名及其他标签，适合需要文本上下文精确理解的应用。
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。
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。
pos-english-fast - 高效英语词性标注提升精确性
FlairFlair嵌入GithubHuggingfaceLSTM-CRFOntonotes开源项目模型词性标注
Flair的快速POS标注模型支持细粒度的英语词性标注，F1-Score为98.10。基于Flair嵌入和LSTM-CRF技术，此模型可预测多种词性，如名词、动词、形容词等，适用于多个语言处理应用场景。
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