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nbailab-base-ner-scandi

斯堪的纳维亚语言的命名实体识别模型

这个模型是NbAiLab/nb-bert-base的精调版本,适用于丹麦语、挪威语、瑞典语、冰岛语和法罗语的命名实体识别(NER)。通过整合DaNE、NorNE、SUC 3.0和WikiANN的一些数据集,模型可以提供高精度的NER结果,并支持多种语言包括英语。识别的实体类型包括人名、地名、组织名及其他类别。模型以Micro-F1得分约为89%的表现,以及4.16样本/秒的处理速度表现出色,同时模型体积合理,带来好的准确性和效率平衡。

DNABERT - DNABERT:用于基因组DNA语言处理的双向编码器模型
BERTDNABERTGPUGithub基因组开源项目预训练模型
DNABERT提供完整的源码、使用示例、预训练和微调模型,适用于各类基因组DNA语言处理任务。该项目利用Huggingface的扩展工具,增添了多任务支持和高效的可视化功能。最新版DNABERT-2不仅提升了多物种基因组的处理能力,还发布了全面的Genome Understanding Evaluation (GUE)基准测试,涵盖28个数据集。
beto - 西班牙语BERT模型:BETO
BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库
此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO,提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术,在多项西班牙语基准测试中表现优异,并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型,并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外,页面还包含示例代码和引用信息。
silero-models - 提供预训练的企业级语音识别和合成模型
GithubONNXPyTorchSilero Models开源项目文本转语音语音识别
silero-models展示高质量预训练语音识别与合成模型,提供简化的企业级语音技术解决方案,性能匹敌谷歌STT。模型即用、支持多语言、语音合成自然,将企业和开发者的部署流程简化至极致。
flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用
FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理
Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。
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。
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。
spacy-stanza - 多语言自然语言处理工具,结合SpaCy和Stanza的强大功能
GithubStanzaspaCy处理管线开源项目模型自然语言处理
spacy-stanza 是一个包装 Stanza 库的软件,使得在 SpaCy 管道中使用斯坦福模型变得更加容易。其功能包括多语言词性标注、形态分析、词干提取和依存解析,支持68种语言,还为部分语言提供命名实体识别功能。用户可以通过下载预训练的 Stanza 模型,通过 spacy_stanza.load_pipeline() 加载并处理文本。这个工具还允许添加自定义组件,结合 SpaCy 的词汇属性、规则匹配和可视化功能,提供了强大的自然语言处理解决方案。
vocab-coverage - 中文语言模型识字率与词向量分布分析
BERTERNIEGithub中文认知开源项目词向量语言模型
该项目分析了多种语言模型的中文识字率与词向量分布情况,通过字符集分类和词向量空间分布的研究,了解模型在处理中文字符时的认知能力。涵盖了BERT、ERNIE、roBERTa等模型的对比,以及不同字符集的识字判定,为后续的模型评估和改进提供了参考。
NLP-Interview-Notes - 自然语言处理面试全攻略与实战技巧
GithubNLP事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目
该项目汇总了自然语言处理(NLP)领域的常见面试题和详细解析,包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析,帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外,还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法,全面助力NLP面试准备。
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