Few-NERD

大规模精细标注的命名实体识别数据集

Few-NERD BERT few-shot 监督学习实体识别 Github 开源项目

Few-NERD是一个大规模精细标注的命名实体识别数据集，包含8种粗粒度类型、66种细粒度类型、188,200个句子、491,711个实体和4,601,223个标记。支持监督学习和少样本学习的三种基准任务。了解数据集的关键功能、最新更新，以及如何获取数据和运行模型的详细指南。

bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目

该项目基于BERT的bert-base-uncased模型，通过微调实现了命名实体识别(NER)功能。模型能有效识别文本中的实体，支持多种语言和实体类别，包括人名、地名、组织机构等。在多个NER数据集上展现了优异性能，模型参数规模约1.1亿。项目为自然语言处理研究人员和开发者提供了一个强大的工具，可用于提取各类文本中的关键实体信息，适用于信息抽取、问答系统等多种应用场景。

arabic-ner - 阿拉伯语BERT命名实体识别模型支持九大类型

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该阿拉伯语命名实体识别模型基于BERT预训练，可识别9种实体类型，包括人名、组织、地点等。模型使用37.8万标记的语料训练，在3万标记验证集上F1分数达87%。项目提供完整示例，适用于多种阿拉伯语自然语言处理任务。

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

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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。

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

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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。

ner-english - Flair框架英语命名实体识别模型准确率93%

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该模型是Flair框架的标准英语命名实体识别(NER)模型，能识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在CoNLL-03数据集上F1分数达93.06%。用户可通过Flair库轻松加载使用。模型提供了详细的训练脚本和引用信息，方便研究人员进一步探索和引用。

distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl - DistilBERT微调的10语种命名实体识别模型

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这是一个基于DistilBERT微调的多语言命名实体识别模型，支持10种高资源语言。模型能够识别位置、组织和人名实体，适用于阿拉伯语、德语、英语等多种语言。它使用各语言的标准数据集训练，可通过Transformers库轻松调用。尽管在多语言NER任务中表现优秀，但在特定领域应用时可能存在局限性。

roberta-large-ner-english - 基于RoBERTa的英语命名实体识别模型擅长处理非正式文本

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roberta-large-ner-english是一个基于RoBERTa大型模型微调的英语命名实体识别模型。它在CoNLL-2003数据集上训练，在验证集上实现了97.53%的F1分数。该模型在处理电子邮件、聊天等非正式文本时表现优异，尤其擅长识别不以大写字母开头的实体。相比SpaCy，它在非正式文本上的表现更出色。模型可识别人名、组织、地点和杂项实体，并可通过HuggingFace库轻松集成到NLP项目中。

bert-base-multilingual-cased-ner-hrl - 基于mBERT的多语言命名实体识别模型覆盖10种主要语言

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bert-base-multilingual-cased-ner-hrl是一个多语言命名实体识别模型，基于mBERT微调而来。该模型支持阿拉伯语、德语等10种主要语言，能够识别地点、组织和人名。模型通过聚合多语种新闻数据集训练，适用于广泛的NER任务，但在特定领域可能存在局限性。使用简单，可通过Transformers库快速部署。模型可通过Hugging Face的Transformers库轻松集成到各种NLP项目中，适用于多语言文本分析、信息提取等任务。然而，由于训练数据限制，在非新闻领域的表现可能需要进一步评估。

tner-xlm-roberta-base-ontonotes5 - XLM-RoBERTa多语言命名实体识别模型实现高精度实体标注

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别开源项目标记分类模型深度学习自然语言处理

该命名实体识别模型基于XLM-RoBERTa预训练模型微调，专用于令牌分类任务。模型支持识别组织、人名、地点等多种实体类型，采用12层注意力头结构，词汇表包含250002个词。项目提供完整训练数据集和评估指标，并通过tner库实现简单集成。其开源特性和易用API使其成为构建高性能多语言NER应用的理想选择。

roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理

XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具，支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练，可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发，具有强大的跨语言能力，但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具，它为多语言文本分析提供了有力支持。

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