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多领域实体识别和命名实体识别任务数据集

Entity Recognition Named Entity Recognition Datasets NER Annotations Github 开源项目

此库包含多个领域的实体识别和命名实体识别（NER）任务数据集，包括新闻、社交媒体、医学等。项目提供数据目录和转换代码，部分数据因许可证限制无法直接共享。虽然自2020年起更新较少，但仍接受通过issue或pull request添加的数据集，并支持多种语言的NER数据，如德语、西班牙语和荷兰语等。

文档

arabic-ner - 阿拉伯语BERT命名实体识别模型支持九大类型

BERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语

该阿拉伯语命名实体识别模型基于BERT预训练，可识别9种实体类型，包括人名、组织、地点等。模型使用37.8万标记的语料训练，在3万标记验证集上F1分数达87%。项目提供完整示例，适用于多种阿拉伯语自然语言处理任务。

speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用

Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别

此页面总结了多语言语音数据集，包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域，详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途，帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。

medical-datasets - 医学影像数据集汇总从MRI到X射线的全面资源

CTGithubMRIX光分割标注医学影像数据集开源项目

medical-datasets是一个综合性医学影像数据集资源库,收录了MRI、CT和X射线等多种模态的影像数据。涵盖从大脑到胸部的多个人体部位,不仅包含原始图像,还提供分割标注和临床诊断等信息。该项目为医学影像分析、人工智能和机器学习领域的研究与应用提供了丰富的数据支持。

nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发

Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习

该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践，重点关注最新的深度学习方法和常见场景，如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言，特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验，旨在简化开发过程，帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。

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-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-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。

gliner_multi - 灵活识别多语言实体的开源NER模型

GLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

GLiNER-multi是一个基于双向Transformer架构的开源多语言命名实体识别模型。它能够灵活识别各种实体类型，填补了传统NER模型与大型语言模型之间的空白。该模型在Pile-NER数据集上训练，支持多语言处理，易于集成到不同的自然语言处理应用中。GLiNER-multi在保证性能的同时优化了模型规模，适用于计算资源有限的场景。

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

FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理

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。

game-datasets - 全面收录游戏数据集与AI工具资源

APIGithub人工智能开源游戏开源项目数据挖掘游戏数据集

game-datasets项目汇集了大量游戏相关的数据集、API和AI工具资源。涵盖从经典游戏到现代电竞的多个领域,提供了丰富的数据挖掘和AI开发素材。项目持续更新,为游戏AI和数据科学研究提供全面参考。收录内容包括游戏API、AI竞赛平台、开源游戏引擎、相关书籍等,是游戏研究和开发的重要资源库。

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