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NuNER-multilingual-v0.1

支持九种以上语言的高性能多语言实体识别系统

NuNER-multilingual-v0.1作为一个多语言实体识别系统,通过对多语言BERT模型进行优化,实现了对英语、法语等9种以上语言的支持。系统基于Oscar数据集训练,具备跨领域和跨语言的实体识别能力。在性能测评中,其F1宏观指标相比基础mBERT有明显提升,单层嵌入达到0.5892,双层嵌入达到0.6231的水平。该系统可直接使用或根据具体需求进行定制化训练。

bert4ner-base-chinese - 基于BERT的中文命名实体识别模型,具备高精度性能
BertSoftmaxGithubHuggingfacePEOPLEbert4ner中文实体识别开源项目模型
bert4ner-base-chinese项目是一个基于BERT的中文命名实体识别模型,在人民日报数据集上取得了高精度表现。通过BertSoftmax网络结构,能够准确识别文本中的人名、时间等实体信息。可通过nerpy库调用该模型,也支持无外部依赖的直接调用方式,适用于各种自然语言处理应用。
bcms-bertic-ner - BERTić微调模型实现BCMS语言的高效命名实体识别
BERTićGithubHuggingface命名实体识别巴尔干语言开源项目机器学习模型自然语言处理
bcms-bertic-ner是一个针对波斯尼亚语、克罗地亚语、黑山语和塞尔维亚语(BCMS)的命名实体识别模型。该模型基于BERTić架构,通过多个标准和社交媒体数据集进行微调,可识别人名、地点、组织和其他实体。在开发数据上,模型达到91.38的F1分数,为BCMS语言的自然语言处理任务提供了有力工具。
bert-base-multilingual-cased-finetuned-langtok - 基于多语言BERT的语言识别模型实现99.03%准确率
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目微调模型自然语言处理语言识别
这是一个基于bert-base-multilingual-cased的语言识别微调模型。模型在评估集上的准确率为99.03%,F1分数达到0.9087。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,经过3轮训练完成。开发框架使用Transformers 4.44.2和PyTorch 2.4.1,可应用于语言识别相关任务。
distilbert-NER - 一个精简、高效的命名实体识别模型
AI模型CoNLL-2003DistilBERTGithubHuggingfacedistilbert-NER命名实体识别开源项目模型
distilbert-NER是DistilBERT的精简版本,专为命名实体识别(NER)任务优化,能够识别地点、组织、人物等实体。相比BERT,参数更少,具备更小的模型体积和更高的速度,并在CoNLL-2003数据集上精细调优,具备良好的精度和性能。
gliner_large-v2.1 - 通用命名实体识别模型,适合资源有限的应用场景
GLiNERGithubHuggingface双向Transformer命名实体识别多语言开源开源项目模型
GLiNER是使用双向Transformer编码器的通用命名实体识别模型,能够识别多种实体类型。相比于传统NER模型和体积庞大的语言模型,GLiNER在资源有限的情况下表现出卓越的灵活性和效率。最新的GLiNER v2.1版本支持单语和多语模型,性能表现依旧出色。用户可以通过安装GLiNER Python库,将其方便地集成到项目中,适用于多种语言的文本预测任务。
distilbert-base-multilingual-cased - 提升效率的多语言轻量级BERT模型,支持104种语言
DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目模型维基百科自然语言处理迁移学习
distilbert-base-multilingual-cased是BERT基础多语言模型的轻量级版本,支持104种语言。该模型包含6层、768维度和12个头,总参数量为1.34亿。它在多语言维基百科数据上预训练,适用于掩码语言建模和各种下游任务的微调。与原版相比,这个模型在保持性能的同时将运行速度提高了一倍,为多语言自然语言处理任务提供了更高效的解决方案。
gliner_multi_pii-v1 - 多语言支持的高效个人隐私信息识别模型
GLiNERGithubHuggingface命名实体识别开源项目数据安全模型身份验证隐私信息识别
GLiNER是一个基于BERT的命名实体识别模型,专门用于识别个人身份信息(PII)。该模型支持60多种PII实体类型,包括姓名、组织、电话、地址和护照号码等,并可在多语言环境中使用。与传统NER模型和大型语言模型相比,GLiNER在保持灵活性的同时大幅降低了资源消耗,特别适合在资源受限的场景中进行PII检测。
bengali_language_NER - 在Wikiann数据集上使用多语言BERT模型微调,实现孟加拉语实体识别
Bengali Named Entity RecognitionF1评分GithubHuggingfaceWikiann多语言开源项目模型精调
该项目使用Wikiann数据集微调bert-base-multilingual-cased模型,实现孟加拉语命名实体识别。标签分类涵盖人物、组织、地点,高训练集F1分数达0.9979,测试集为0.9673,并提供实例代码,适合研究语言处理与语义分析的用户。
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english - XLM-RoBERTa基于命名实体识别模型支持百余种语言
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理迁移学习
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english是基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型,预训练涵盖百余种语言,并经英语CoNLL-2003数据集微调。适用于命名实体识别、词性标注等标记分类任务,具备出色的多语言处理能力。模型由Facebook AI团队开发,在Hugging Face平台开放使用。使用时需注意潜在偏见和局限性。
camembert-ner - 基于camemBERT的高性能法语命名实体识别模型
GithubHuggingfaceNERcamemBERTwikiner_fr实体识别开源项目模型自然语言处理
camembert-ner是一个在wikiner-fr数据集上微调的法语命名实体识别模型。该模型在非正式文本如电子邮件和聊天记录中表现出色,尤其善于识别不以大写字母开头的实体。它能够识别人名、组织、地点和其他杂项实体,并可通过HuggingFace框架轻松集成。模型的整体F1分数为0.8914,其中人名识别准确率最高,达到0.9483。
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