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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。

bert_cased_ner - BERT模型驱动的土耳其语命名实体识别工具
BertTurkGithubHuggingfaceMilliyetNER命名实体识别土耳其语开源项目模型自然语言处理
项目开发了一个专门用于土耳其语的BERT命名实体识别模型。该模型基于MilliyetNER新闻语料库训练,可识别人名、地点和组织三类实体。模型表现优异,测试集F1得分达0.96。提供简洁的Python接口,方便研究者和开发者在土耳其语自然语言处理任务中应用。
SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架
BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目
SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架,支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型,并通过免费API进行快速原型开发和部署。
gte-large-onnx - ONNX格式文本向量模型实现快速分类与相似度搜索
GithubHuggingfaceONNX开源项目文本分类文本嵌入模型模型推理相似度搜索
gte-large-onnx是thenlper/gte-large模型的ONNX移植版本,用于文本分类和相似度搜索任务。该模型与FastEmbed框架集成,支持通过API调用生成文本嵌入向量,实现批量文本处理。基于Apache-2.0许可证开源,可用于构建文本相似度检索和文档分类等应用
bert-base-romanian-ner - 罗马尼亚语命名实体识别的高级BERT模型
GithubHuggingfaceRONECbert-base-romanian-ner命名实体识别开源项目文本预处理模型模型性能
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。
KoELECTRA-small-v3-modu-ner - 基于KoELECTRA的韩语命名实体识别模型
GithubHuggingfaceKoELECTRA开体名识别开源项目机器学习模型自然语言处理韩语
KoELECTRA-small-v3-modu-ner是一个韩语命名实体识别模型,基于koelectra-small-v3-discriminator进行微调。该模型采用BIO标注系统,能够识别15种实体类型,涵盖人工制品、动物和文明等多个领域。在评估集上,模型达到了0.8339的F1分数和0.9628的准确率。用户可以通过Transformers pipeline轻松调用此模型,适用于多种韩语命名实体识别任务。
nb-bert-base-ner - 挪威语BERT命名实体识别模型 适用NorNE数据集
BERTGithubHuggingfaceNorNE命名实体识别开源项目挪威语模型自然语言处理
nb-bert-base-ner是一个基于BERT的挪威语命名实体识别模型,通过NorNE数据集微调而成。此模型能够识别挪威语文本中的人名、地名等命名实体。开发者可借助Hugging Face的transformers库轻松集成和使用,项目还提供了简洁的示例代码,便于快速实现挪威语命名实体识别功能。
gliner_medium_news-v2.1 - GLiNER新闻实体抽取模型提升多语言长文本准确率
GLiNERGithubHuggingface人工智能实体提取开源项目新闻分析模型自然语言处理
GLiNER新闻实体抽取模型通过多样化合成数据集训练,提高了广泛主题的准确性。在18个基准数据集上,零样本准确率提升高达7.5%。该模型采用紧凑架构,适用于高吞吐量生产环境,支持多语言长文本处理,并以Apache 2.0许可开源。
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。
bert-large-uncased - 大规模无大小写区分BERT自然语言处理预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目掩码语言模型模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-uncased是基于大规模英文语料预训练的自然语言处理模型。通过掩码语言建模和下一句预测任务,模型学习了双向语言表示。它拥有24层结构、1024维隐藏层和16个注意力头,总计336M参数。该模型适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调,也可直接用于掩码填充或作为特征提取器。
xlm-roberta-base-ner-silvanus - 基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型
GithubHuggingfaceNERXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型零样本迁移学习
该模型基于xlm-roberta-base在印尼NER数据集上微调而来,可从社交媒体文本中提取位置、日期和时间信息。虽然训练数据为印尼语,但通过零样本迁移学习,模型支持英语、西班牙语、意大利语和斯洛伐克语的信息提取。在验证集上,模型展现出91.89%的精确率、92.73%的召回率和92.31%的F1分数,显示了其在多语言命名实体识别任务中的有效性。
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