bert4ner-base-chinese

基于BERT的中文命名实体识别模型，具备高精度性能

bert4ner 中文实体识别 PEOPLE BertSoftmax 模型 Github 开源项目 Huggingface

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

phibert-finetuned-ner - 微调生物文本识别的新模型提升精度与准确性

Adam优化器GithubHuggingfacephibert-finetuned-ner召回率开源项目模型精确度训练损失

phibert-finetuned-ner模型是通过微调dmis-lab的biobert-v1.1而实现的，旨在提高生物文本识别领域的精度和准确性。其在评估数据集上取得了精度0.9238和准确性0.9950。此模型适用于生物医学领域的命名实体识别，优化过程中采用了Adam优化器和线性学习率调度策略，在3个训练纪元中实现了低损失与高精确度。

ner-bert-base-cased-pt-lenerbr - 葡萄牙语法律文本的BERT命名实体识别模型

BERTGithubHuggingfaceLeNER-BrNER开源项目模型法律领域葡萄牙语

这是一个针对葡萄牙语法律文本的命名实体识别模型,基于BERT架构在LeNER-Br数据集上微调而来。模型在测试集上取得了89.26%的F1分数,可识别多种法律实体类型,包括判例、法规、组织机构等。该模型为葡萄牙语法律文本分析提供了有力支持,可通过HuggingFace平台或Python代码进行使用。

ner-english-ontonotes - Flair框架英语命名实体识别模型支持18类实体

FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目机器学习模型自然语言处理

这是一个基于Flair框架的英语命名实体识别模型，能够识别18种实体类型，包括人名、地点和组织等。模型采用Flair embeddings和LSTM-CRF架构，在Ontonotes数据集上的F1分数为89.27%。该模型可应用于多种自然语言处理任务，并且可以通过简单的Python代码实现NER预测。

bert-base-arabic-camelbert-msa-ner - 现代标准阿拉伯语命名实体识别增强

CAMeLBERTCamel工具GithubHuggingface命名实体识别开源项目模型阿拉伯语模型预训练语言模型

项目基于CAMeLBERT模型提升现代标准阿拉伯语的命名实体识别性能，使用ANERcorp数据集进行微调以提高精度。可通过CAMeL Tools组件或transformers管道实现多用例应用。

ner-english-large - 基于FLERT技术的英语命名实体识别开源模型

FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目模型深度学习自然语言处理

ner-english-large是基于Flair框架的英语命名实体识别模型，采用FLERT技术和XLM-R嵌入。该模型可识别人名、地点、组织和其他实体，F1分数为94.36。它易于集成，适用于多种NLP任务，为研究人员和开发者提供了实用的英语文本分析工具。

xlm-roberta-ner-japanese - 基于XLM-RoBERTa的日语命名实体识别模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别固有表现抽出开源项目日语模型模型自然语言处理

xlm-roberta-ner-japanese是一个基于xlm-roberta-base的日语命名实体识别模型。该模型利用日本维基百科数据集进行训练，能够识别8种实体类型，包括人名、组织和地点等。模型在验证集上实现了0.9864的F1分数。它提供了简洁的使用方法，便于集成到各类自然语言处理应用中，适用于日语文本的实体提取任务。

Product-Name-NER-model - 繁体中文商品名称属性识别模型

GithubHuggingfaceNER命名实体识别商品名称属性提取开源项目模型繁体中文

这是一个针对繁体中文商品名称的命名实体识别（NER）模型，可识别16种商品属性，如品牌、名称和颜色等。模型在容量、重量和颜色识别方面表现尤为出色，总体F1-score达到0.7807。该工具可应用于电子商务、产品分析和搜索优化等领域，有助于提升相关数据处理的效率。

bert-fa-base-uncased-ner-peyma - 基于BERT的波斯语命名实体识别模型ParsBERT

GithubHuggingfaceParsBERTTransformer命名实体识别开源项目模型波斯语自然语言处理

ParsBERT是一个用于波斯语命名实体识别(NER)的开源模型。该模型基于BERT架构,在PEYMA数据集上训练,可识别7类命名实体。在PEYMA测试集上,ParsBERT实现了93.40%的F1分数,超越了此前的模型。研究者可通过Hugging Face Transformers库便捷地应用此模型进行波斯语NER任务。

robertuito-ner - 基于RoBERTuito的双语命名实体识别模型

GithubHuggingfaceLinCERoBERTuito命名实体识别开源项目机器学习模型模型自然语言处理

robertuito-ner是一个基于RoBERTuito的命名实体识别模型，用于处理西班牙语和英语混合文本。该模型在LinCE NER语料库训练，支持识别人名、地名等实体，在NER任务上达到68.5%的性能指标。通过pysentimiento库集成，可用于社交媒体文本分析和代码切换研究。

xlm-roberta-large-ner-hrl - 十种多语言命名实体识别模型，覆盖高资源语言

GithubHuggingfacexlm-roberta-large-ner-hrl命名实体识别多语言开源项目数据集模型模型训练

此模型是基于xlm-roberta-large微调的命名实体识别模型，支持十大高资源语言：阿拉伯语、德语、英语、西班牙语、法语、意大利语、拉脱维亚语、荷兰语、葡萄牙语和中文。具备识别地点、组织和人物三类实体的功能。通过Transformers库的pipeline，可便捷地应用于NER任务。训练数据来自特定时间段的新闻文章，虽然适用于多种场景，但在不同领域的推广性有限。

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