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德语命名实体识别模型 集成Flair嵌入和LSTM-CRF技术

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。

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。
flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用
FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理
Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。
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。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目,集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF,再到多任务学习模型,涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案,便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型,并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南,还支持Docker部署,方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
gbert-large - 提升德语文本处理效能的高性能BERT模型
German BERTGithubHaystackHuggingfacedeepset开源项目性能模型语言模型
gbert-large为由原德语BERT与dbmdz BERT团队开发的德语BERT语言模型,在GermEval系列测试中展现优异性能,如GermEval18粗分类80.08分。探索其他模型如gbert-base与gelectra系列。
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。
German-NLP - 德语自然语言处理开源工具及资源汇总
German-NLPGithub工具开源项目文本语料库语言处理资源
本页面收录了德语自然语言处理的各种开源工具和资源,涵盖文本语料库、通用资源、语言处理、语义分析、语音处理和机器翻译等多个类别。这些资源注重易用性和用户友好性,且保持持续更新。社区贡献和建议帮助维护列表的时效性。
GLiNER - 通用轻量级命名实体识别模型
BERTGLiNERGithub命名实体识别开源项目机器学习自然语言处理
GLiNER是一个通用轻量级的命名实体识别模型,采用双向转换器编码器架构。它能识别任意类型的实体,填补了传统NER模型和大型语言模型之间的空白。GLiNER具有灵活性高、体积小、效率高的特点,适用于资源受限的场景。该模型支持自定义实体类型,可应用于信息提取、文本分类等多种自然语言处理任务。
GermanWordEmbeddings - 开源德语词向量训练与评估工具包
Github开源项目德语模型训练评估词嵌入语料库
GermanWordEmbeddings是一个开源的德语词向量模型训练与评估工具包。该工具包基于gensim的word2vec实现,提供了从语料库获取、预处理到模型训练和评估的完整流程。工具包支持语法和语义特征评估,可用于德语自然语言处理研究。项目还提供了一个基于德语维基百科和新闻文章训练的预训练模型。
wav2vec2-large-xlsr-53-german - 优化德语自动语音识别的开源模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目德语模型深度学习语音识别
本项目利用wav2vec2-large-xlsr-53-german模型对德语Common Voice数据集进行自动语音识别,得到WER为18.5%的结果。项目采用Torchaudio和Transformers库,并使用Resample进行音频预处理。该模型在语音转文字应用中具有广泛的研究价值。
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