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

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。

xlm-roberta-large-wnut2017 - XLM-RoBERTa模型在多语言命名实体识别中的应用

GithubHuggingfaceNERTransformerXLM-RoBERTa开源项目模型模型微调自然语言处理

xlm-roberta-large-wnut2017是一个微调用于多语言命名实体识别的XLM-RoBERTa模型，具备多语言处理能力。使用者可以轻松地调用该模型以增强语言信息提取的效率。详情请参考TNER官方库。

Medical-NER - DeBERTa微调的医学命名实体识别模型

DeBERTaGithubHuggingfaceNER模型token-classification医学数据集医疗实体识别开源项目模型

该模型基于DeBERTa在PubMED数据集上微调，可识别41种医学实体，如诊断、症状和治疗。它利用先进的自然语言处理技术从医疗文本中准确提取关键信息，支持临床决策和医学研究。模型可通过Hugging Face推理API或transformers库轻松使用，为医疗信息处理提供了便捷工具。

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。

bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力

BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练

BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。

ner-german-large - Flair框架驱动的德语大规模命名实体识别模型

FlairGithubHuggingfaceNER开源项目德语命名实体识别机器学习模型自然语言处理

这是一个基于Flair框架的德语大规模命名实体识别(NER)模型。它可识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。模型结合了文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，在CoNLL-03德语修订版数据集上获得92.31的F1分数。研究者可通过Flair库轻松调用此模型进行NER任务。项目同时提供了使用示例和训练脚本，便于进一步开发和优化。

SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架

BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目

SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架，支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型，并通过免费API进行快速原型开发和部署。

gliner_large-v2.5 - 利用双向变压器编码器的通用命名实体识别模型

GLiNERGithubHuggingface双向Transformer编码器命名实体识别多语言开源项目模型语言模型

GLiNER是一款通用命名实体识别模型，基于BERT风格的双向变压器编码器，能够识别广泛的实体类型，如人名、奖项和日期等。与传统模型相比，它无需预定义实体，且在资源受限的环境中比大型语言模型更具实用性和经济性。通过安装GLiNER Python库，即可轻松加载并预测实体。最新版在基准测试中表现出色。

chinese-bert-wwm - 基于全词掩码技术的中文自然语言处理模型

BERTGithubHuggingface中文自然语言处理全词掩码开源项目机器学习模型预训练模型

chinese-bert-wwm 是一个采用全词掩码技术的中文 BERT 预训练模型。该模型由哈工大讯飞联合实验室（HFL）开发，基于 Google BERT 架构，通过全词掩码方式优化中文语言理解能力。模型支持文本分类、命名实体识别等自然语言处理任务，是 MacBERT、ELECTRA 等中文预训练模型系列的重要组成部分。

xlm-roberta-base-ner-silvanus - 基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型

GithubHuggingfaceNERXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型零样本迁移学习

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。

推荐项目

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

稿定AI

稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com