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基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型

模型命名实体识别XLM-RoBERTaGithub零样本迁移学习NERHuggingface开源项目多语言模型

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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介绍相关项目
VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解
GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解
VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型，专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略，包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力，使其在多项视频理解任务中表现优异。
CoreNLP - 多语言支持的Java自然语言处理工具集
GithubJavaStanford CoreNLP分析工具开源项目模型自然语言处理
Stanford CoreNLP 是用 Java 编写的自然语言处理工具集。它处理文本输入，提供词形还原、词性标注、实体识别、日期和数量标准化等功能。支持包括英语、阿拉伯语、中文、法语、德语等多种语言。该工具集集成度高，仅需两行代码即可运行所有工具，广泛应用于学术界、工业界和政府部门。
zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架
Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练
zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架，支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型，支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型，适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。
rellm - 使用正则表达式提高语言模型输出的准确性
GPT2GithubReLLM开源项目正则表达式结构化数据语言模型
ReLLM项目利用正则表达式控制语言模型的输出，可生成特定的语法或语义结构，如日期、数字或完整模板。ReLLM在生成前过滤不匹配的词元，提升生成质量。即使是小型模型，也能在ReLLM的帮助下提高输出质量。该项目适用于需要解析JSON、XML等上下文无关文法的场景。
spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件
GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm开源项目
该模块将大型语言模型（LLMs）集成到spaCy中，实现了快速原型设计和提示生成，无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API，并兼容Hugging Face上的开源LLMs，如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain，提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础，提供灵活高效的NLP解决方案。
LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力
AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型
LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目，致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理，在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体，包括支持高分辨率输入和视频处理的版本，以及基于不同大语言模型的实现。此外，项目还开源了训练数据和代码，为研究人员和开发者提供了宝贵资源。
BERT-Relation-Extraction - 改进BERT模型在关系抽取任务中的应用与效果分析
ALBERTBERTGithubPython关系抽取开源项目预训练
该项目实现了ACL 2019论文《Matching the Blanks: Distributional Similarity for Relation Learning》的PyTorch开源版本，涵盖BERT、ALBERT和BioBERT三种模型。项目提供预训练和微调方法，并通过SemEval 2010任务8和FewRel数据集验证了模型在关系抽取任务中的表现。
nlp - NLP基础知识与应用案例介绍
GithubNLPfasttext开源书籍开源项目机器学习自然语言处理
介绍自然语言处理（NLP）的基础知识和实际应用，包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术，以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析，说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外，还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程，适合想深入了解NLP技术的读者。
nlpcda - 中文数据增强工具，提高NLP模型表现
GithubNLP Chinese Data Augmentation开源项目数据增强近义词替换长尾关键词选择准则随机实体替换
该工具通过一键操作实现中文数据增强，涵盖随机实体替换、同义词替换、近音字替换、字符删除、NER数据增强以及邻近字置换，保持原文语义不变。采用特殊处理不改变日期和数字等重要信息，有效提升NLP模型的泛化性能、抗干扰能力及对抗攻击能力，适用于文本数据处理及中文语音合成。
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