indobert-model-ner

IndobertNER：基于BERT的印度尼西亚语命名实体识别模型

模型模型微调 Github 开源项目 Huggingface 命名实体识别自然语言处理深度学习 IndoBERT

IndobertNER是基于indolem/indobert-base-uncased模型微调的印度尼西亚语命名实体识别模型。在评估集上，该模型展现出优秀性能，精确率达0.8307，召回率为0.8454，F1分数为0.8380。模型训练采用Adam优化器，使用线性学习率调度器，经过10轮迭代。虽然目前缺乏具体应用指南，但IndobertNER在印度尼西亚语自然语言处理领域具有广阔应用前景。

访问官网

Huggingface

介绍相关项目

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。

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。

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。

span-marker-bert-base-conll2002-es - 该模型在命名实体识别中实现高效精确识别

GithubHuggingfaceSpanMarkerbert-base-casedconll2002命名实体识别开源项目模型精度

该模型基于conll2002数据集训练，使用bert-base-cased编码器进行命名实体识别。精确度、召回率和F1评分分别为0.8331、0.8074和0.8201。支持直接推理和二次调优，同时具备良好的可读性和效率，是提升实体识别能力的有效工具。

UniNER-7B-all - 跨多数据集的命名实体识别开源模型

GithubHuggingfaceUniNER命名实体识别大模型开源项目模型研究自然语言处理

UniNER-7B-all模型结合ChatGPT生成的Pile-NER-type和Pile-NER-definition数据及Universal NER基准中40个数据集进行训练，适合多数据集的命名实体识别研究。模型在排除CrossNER和MIT数据集的情况下进行OOD评估。详细的使用指南和模型信息可以通过相关论文及GitHub仓库获得，模型适用于研究目的，遵循CC BY-NC 4.0许可协议。

quote-model-BERTm-v1 - BERT多语言模型在引用识别任务上的高性能微调应用

BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理

quote-model-BERTm-v1是一个基于BERT多语言模型微调的引用识别工具。该模型在评估集上表现优异，准确率达93.14%，F1分数为0.8676。通过Adam优化器和线性学习率调度器，经过3轮训练而成。这一模型专门用于多语言环境下的高精度引用识别，可广泛应用于需要处理多语种文本引用的场景。

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。

GLiNER - 通用轻量级命名实体识别模型

BERTGLiNERGithub命名实体识别开源项目机器学习自然语言处理

GLiNER是一个通用轻量级的命名实体识别模型,采用双向转换器编码器架构。它能识别任意类型的实体,填补了传统NER模型和大型语言模型之间的空白。GLiNER具有灵活性高、体积小、效率高的特点,适用于资源受限的场景。该模型支持自定义实体类型,可应用于信息提取、文本分类等多种自然语言处理任务。

ner-english-ontonotes-fast - 基于Flair框架的英文命名实体识别模型

FlairGithubHuggingfaceOntonotes命名实体识别开源项目模型深度学习自然语言处理

基于Flair框架开发的英文命名实体识别模型，支持识别人名、地点、组织机构等18类实体。模型在Ontonotes数据集上F1分数达到89.3%，通过Python API可快速集成使用。适用于各类英文文本的命名实体识别任务。

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。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号