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xlm-roberta-base-ner-silvanus

基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型

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。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual - XLM-RoBERTa模型在多语言推特情感分析中的应用
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTasentiment analysistweetnlp多语言开源项目文本分类模型
本项目是基于cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base模型针对多语言推特情感分析进行的微调。模型在cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual数据集上训练,通过tweetnlp库实现。测试结果显示,模型在F1分数和准确率方面均达到约69%的性能。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型,为多语言社交媒体内容分析提供了实用的解决方案。
Italian_NER_XXL - 意大利实体识别模型,识别52类实体
BERTGithubHuggingfaceItalian_NER_XXL实体识别开源项目更新模型自然语言处理
该人工智能模型能够识别52类意大利语实体,具备79%的准确率,并基于BERT技术进行持续更新。其在法律、金融和隐私等领域表现出色,提供多功能的实体识别支持。
wikineural-multilingual-ner - 融合神经网络和知识库的多语言命名实体识别模型
GithubHuggingfaceWikiNEuRal命名实体识别多语言开源项目模型维基百科自然语言处理
WikiNEuRal是一个创新的多语言命名实体识别模型,基于自动生成的高质量数据集训练而成。该模型支持9种语言,通过结合神经网络和知识库方法,在标准NER基准测试中实现了显著突破,F1分数比现有系统提高了6个点。模型集成了Transformers库,便于快速部署和使用。尽管在百科全书类文本上表现出色,但对新闻等其他文体的泛化能力可能有限。
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
GithubHuggingfaceMultilingual BERTNLPNuMind多语言模型实体识别开源项目模型
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。
universal_ner_ita - 意大利语命名实体识别,使用零样本学习适用于多领域
GLiNERGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目意大利语模型零样本学习
该模型适用于意大利语命名实体识别,通过零样本学习实现对多种实体的识别,无需特定训练。可联系Michele Montebovi进行定制以提升性能。模型支持CPU运行并可通过浏览器直接体验。
roberta-large-mnli - RoBERTa大型模型微调的零样本分类模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理语言模型
roberta-large-mnli是基于RoBERTa大型模型在MNLI语料库上微调的自然语言推理模型。该模型在零样本分类任务中表现优异,适用于句对分类和序列分类。它采用transformer架构,通过掩码语言建模进行预训练,在GLUE和XNLI基准测试中成绩卓越。然而,用户需注意模型可能存在偏见,不适合生成事实性内容或用于可能造成负面影响的场景。
xlm-roberta-europarl-language-detection - 多语言环境下的高效语言检测模型
EuroparlGithubHuggingfacexlm-roberta-base开源项目模型精调模型训练超参数语言检测
此项目在Europarl数据集上细调xlm-roberta-base模型,取得了优异的语言检测性能。模型在不同语言环境下的识别能力接近完美。通过优化器和学习率策略,以及混合精度训练,提升了收敛速度和资源效率。适合作为多语言支持的解决方案,适用于自动翻译和内容分类,助力国际市场业务。
ner-bert-german - 基于BERT的德语命名实体识别模型实现精准NER分析
BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目德语机器学习模型自然语言处理
该模型通过对bert-base-multilingual-cased进行微调,实现德语文本中位置、组织和人名的识别。模型在wikiann数据集训练后,总体F1分数达0.8829,在人名实体识别方面表现尤为出色。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器,经7轮训练完成。
gliner_base - 灵活的命名实体识别模型,适用各种场景
BERTGLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言开源库开源项目模型
GLiNER是基于双向Transformer编码器的命名实体识别模型,能够识别多种实体类型,是传统NER模型的实用替代方案。与大型语言模型相比,GLiNER在资源受限场景中更高效且成本更低。该模型支持多语言并易于安装,用户可通过Python库轻松集成和使用。最新版本更新了多个模型参数,提升了性能,适合广泛的语言环境。该模型由Urchade Zaratiana等人开发,旨在提升科研和工业界的文本分析能力。
gliner_small-v2.1 - 基于双向Transformer的轻量级通用实体识别模型
GLiNERGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理
gliner_small-v2.1是一个基于双向Transformer架构的命名实体识别模型,具备识别任意类型实体的能力。这款模型采用166M参数规模,在保持较小资源占用的同时提供灵活的实体识别功能。模型支持英语处理,采用Apache-2.0许可证开源发布。相比传统NER模型的固定实体类型限制和大语言模型的高资源消耗,该模型提供了一个平衡的解决方案。
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