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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

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。

roberta-large-ner-english - 基于RoBERTa的英语命名实体识别模型 擅长处理非正式文本
GithubHuggingFaceHuggingfaceNERroberta-large实体识别开源项目模型自然语言处理
roberta-large-ner-english是一个基于RoBERTa大型模型微调的英语命名实体识别模型。它在CoNLL-2003数据集上训练,在验证集上实现了97.53%的F1分数。该模型在处理电子邮件、聊天等非正式文本时表现优异,尤其擅长识别不以大写字母开头的实体。相比SpaCy,它在非正式文本上的表现更出色。模型可识别人名、组织、地点和杂项实体,并可通过HuggingFace库轻松集成到NLP项目中。
ner-french - 法语命名实体识别的开源Flair模型
FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型法语自然语言处理
这是一个基于Flair框架的法语命名实体识别开源模型。它可识别人名、地点、组织和其他四类实体,采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构,在WikiNER数据集上F1分数达90.61%。开发者可通过Python和Flair库便捷地使用该模型进行法语文本的命名实体识别。模型支持简单的加载方式,适用于各种法语自然语言处理任务。
pos-english - 基于Flair框架的高精度英语词性标注模型
FlairGithubHuggingface序列标注开源项目机器学习模型自然语言处理词性标注
这是一个基于Flair框架的英语词性标注模型,在Ontonotes数据集上实现了98.19%的F1分数。模型采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构,支持45种细粒度词性标签的准确预测。该模型易于集成到Flair库中,可应用于多种自然语言处理任务。
ner-dutch-large - 荷兰语命名实体识别模型,支持4类实体标签
FlairGithubHuggingfaceNERXLM-R命名实体识别开源项目模型荷兰语
该项目提供一个荷兰语命名实体识别模型,应用于Flair和XLM-R嵌入,支持识别地点、人物等四类标签,F1得分为95.25。通过Python代码示例,展示实际文本的实体识别过程;同时,项目包含完整的训练脚本,帮助用户创建定制化识别任务。
ner-german - 德语命名实体识别模型 集成Flair嵌入和LSTM-CRF技术
FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目德语模型自然语言处理
这是一个德语命名实体识别(NER)模型,基于Flair框架开发。模型可识别文本中的人名、地名、组织名和其他专有名词,在CoNLL-03德语修订版数据集上F1分数达87.94%。采用Flair嵌入和LSTM-CRF技术,提供高精度的德语NER功能。该模型易于使用,只需几行Python代码即可集成到NLP项目中。
roberta-large-ontonotes5 - RoBERTa-large模型在OntoNotes 5数据集上的高性能命名实体识别微调版本
GithubHuggingfaceRoBERTaT-NER命名实体识别开源项目模型模型微调自然语言处理
这是roberta-large在OntoNotes 5数据集上的微调模型,专门用于命名实体识别任务。在测试集上,该模型达到了0.909的F1分数(微观)、0.905的精确度和0.912的召回率。模型采用CRF层,最大序列长度128,经过15轮训练。用户可通过tner库轻松应用此模型。它在多种实体类型识别中表现优异,尤其擅长识别地缘政治区域、组织和人物。
upos-english - Flair框架英语词性标注模型 实现98.6% F1分数
FlairGithubHuggingface序列标注开源项目模型深度学习自然语言处理词性标注
该项目提供了基于Flair框架的英语通用词性标注模型。模型采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构,在Ontonotes数据集上实现98.6%的F1分数。它能够预测17种通用词性,覆盖形容词、名词和动词等。模型使用简单,只需几行Python代码即可完成词性标注任务。项目同时开放了训练脚本,便于研究者进行复现和优化。
roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具,支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练,可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发,具有强大的跨语言能力,但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具,它为多语言文本分析提供了有力支持。
flair-arabic-multi-ner - 阿拉伯语命名实体识别模型实现86%准确率
FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理阿拉伯语
这个阿拉伯语命名实体识别模型能够自动识别文本中的地点、组织机构和人名等实体信息。模型采用深度学习方法训练,识别准确率达到86%,已开源并支持Python环境使用。适合于阿拉伯语自然语言处理、信息提取等应用场景。
xlm-roberta-large-ner-hrl - 十种多语言命名实体识别模型,覆盖高资源语言
GithubHuggingfacexlm-roberta-large-ner-hrl命名实体识别多语言开源项目数据集模型模型训练
此模型是基于xlm-roberta-large微调的命名实体识别模型,支持十大高资源语言:阿拉伯语、德语、英语、西班牙语、法语、意大利语、拉脱维亚语、荷兰语、葡萄牙语和中文。具备识别地点、组织和人物三类实体的功能。通过Transformers库的pipeline,可便捷地应用于NER任务。训练数据来自特定时间段的新闻文章,虽然适用于多种场景,但在不同领域的推广性有限。
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