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bert-ner-japanese

日本语固有表达识别,使用BERT模型实现

本项目利用BertForTokenClassification模型,实现高效的日本语固有表达识别,可识别八种类别,如人名、法人名和地名等,以满足多样化的语言处理需求。该项目基于东北大学的日本语BERT模型和stockmarkteam的Wikipedia数据集进行训练,通过安装transformers库等,即可实现快速识别,适合应用于IT和学术研究领域的文本分析。

heBERT_NER - HeBERT: 专为希伯来语设计的命名实体识别和情感分析模型
GithubHeBERTHuggingface命名实体识别开源项目情感分析情感识别情绪用户生成内容模型
HeBERT是一个基于Google BERT架构的希伯来语模型,通过希伯来语OSCAR、维基百科以及情感用户生成内容数据集进行训练。它能够识别希伯来语文本中的人名、组织和地理位置等命名实体,并在测试中表现出色。此外,HeBERT还支持情感识别和情绪分析,研究人员和开发者可以在Huggingface平台上访问此模型。该工具适合需要进行深入希伯来语文本分析的用户。
MedNER-CR-JA - 日语医疗文档命名实体识别模型
GithubHuggingfaceMedTxt-CR-JA医疗文档命名实体识别开源项目日语模型模型训练
MedNER-CR-JA是一个面向日语医疗文档的命名实体识别模型,基于NTCIR-16 Real-MedNLP标准开发。模型可识别医疗文本中的疾病诊断、用药信息及时序表达,输出XML格式的标准化标注结果。通过Python实现,支持批量处理医疗文档,适用于医疗信息提取和文本分析等应用场景。
japanese-hubert-base - 日语HuBERT Base自监督语音学习模型
GithubHuBERTHuggingfaceReazonSpeechrinna/japanese-hubert-base开源项目日语语音模型模型自我监督学习
rinna Co., Ltd.发布的日语HuBERT Base模型,采用与原始HuBERT相同的12层变换器结构,通过ReazonSpeech语料库的19000小时语音数据进行训练,支持自监督语音表示学习。模型提供详尽的训练配置和论文参考,便于研究和应用。使用Transformers库可方便地实现日语语音处理。
luke-japanese-large - 日语知识加强型词汇和实体嵌入模型
GithubHuggingfaceLUKE实体表示开源项目日语版模型知识增强语言理解
模型是日语版的知识增强型Transformer模型,通过将单词和实体处理为独立的词元来生成其上下文表示。该模型集成了Wikipedia实体嵌入,在特定NLP任务中表现优异。对于不使用Wikipedia实体的任务,建议使用轻量版。luke-japanese在JGLUE数据集的实验中表现出色,相较于多种基线模型效果更佳,特别是在MARC-ja、JSTS和JNLI任务中表现突出。为日语自然语言处理提供了准确理解文本与实体的有力工具。
distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl - DistilBERT微调的10语种命名实体识别模型
DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
这是一个基于DistilBERT微调的多语言命名实体识别模型,支持10种高资源语言。模型能够识别位置、组织和人名实体,适用于阿拉伯语、德语、英语等多种语言。它使用各语言的标准数据集训练,可通过Transformers库轻松调用。尽管在多语言NER任务中表现优秀,但在特定领域应用时可能存在局限性。
luke-japanese-base-finetuned-jnli - 日本语自然语言推理优化模型
GithubHuggingfaceLUKEtransformersyahoo japan/JGLUE实体自注意机制开源项目模型自然语言推理
该项目是LUKE的日本语言版本,利用Yahoo Japan的JGLUE JNLI数据集进行优化调整。模型具备89.77%的准确率,用于计算文本关系(矛盾、中立、蕴含)并适用于自然语言推理任务。通过安装Transformers和SentencePiece库,可快速测试和应用于多语言自然语言处理项目。
bert-base-parsbert-ner-uncased - ParsBERT-NER:高性能波斯语命名实体识别模型
BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型波斯语自然语言处理
ParsBERT-NER是一个专门用于波斯语命名实体识别的预训练模型。该模型基于BERT架构,在ARMAN和PEYMA数据集上进行微调,支持识别组织、地点、人名等多种实体类型。在多个波斯语NER基准测试中,ParsBERT-NER展现出卓越性能,F1分数最高达98.79%。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用这一模型进行波斯语自然语言处理任务。
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。
japanese-gpt2-medium - 中型日语GPT-2模型为自然语言处理提供强大支持
GPT-2GithubHuggingfacetransformer开源项目文本生成日语模型模型自然语言处理
rinna公司开发的中型日语GPT-2模型基于CC-100和维基百科数据集训练。该模型采用24层1024隐藏单元的Transformer架构,使用sentencepiece分词器。通过Hugging Face可轻松调用,适用于多种日语自然语言处理任务。这个开源项目遵循MIT许可证,为日语NLP研究和应用奠定了坚实基础。
bert-turkish-text-classification - BERT土耳其语文本分类模型支持7大类别
BERTGithubHuggingfaceTurkish开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
BERT土耳其语文本分类模型通过微调Turkish BERT预训练模型而来,利用TTc4900数据集训练出支持7个类别的分类能力。涵盖世界、经济、文化等领域,开发者可借助Transformers库快速部署,实现土耳其语文本的高效分类。
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