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。

ner-french - 法语命名实体识别的开源Flair模型

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这是一个基于Flair框架的法语命名实体识别开源模型。它可识别人名、地点、组织和其他四类实体，采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在WikiNER数据集上F1分数达90.61%。开发者可通过Python和Flair库便捷地使用该模型进行法语文本的命名实体识别。模型支持简单的加载方式，适用于各种法语自然语言处理任务。

Italian_NER_XXL - 意大利实体识别模型，识别52类实体

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该人工智能模型能够识别52类意大利语实体，具备79%的准确率，并基于BERT技术进行持续更新。其在法律、金融和隐私等领域表现出色，提供多功能的实体识别支持。

indobert-model-ner - IndobertNER：基于BERT的印度尼西亚语命名实体识别模型

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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。

xlm-roberta-large-ner-spanish - 基于XLM-Roberta-large的高性能西班牙语命名实体识别模型

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xlm-roberta-large-ner-spanish是一个基于XLM-Roberta-large模型微调的西班牙语命名实体识别(NER)模型。该模型在CoNLL-2002数据集的西班牙语部分上训练，在测试集上实现了89.17的F1分数，展现出优秀的性能。此模型能够有效识别文本中的人名、地名、组织机构等命名实体，为西班牙语自然语言处理任务提供了有力工具。

bert-base-romanian-ner - 罗马尼亚语命名实体识别的高级BERT模型

GithubHuggingfaceRONECbert-base-romanian-ner命名实体识别开源项目文本预处理模型模型性能

此项目提供了一款经过微调的BERT模型，专注于罗马尼亚语命名实体识别，以优异的性能而著称。模型识别15种实体，如人物、地缘政治实体、地点、组织等，并基于RONEC v2.0数据集训练，拥有超过50万标记及80,283个独特实体。生成的标签采用BIO2格式，使其在命名实体识别任务中表现卓越。用户可通过Transformers库的NER管道或Python包便捷使用该模型。

xlm-roberta-large-finetuned-conll03-german - 基于XLM-RoBERTa的大型多语言模型优化德国文本的命名实体识别

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理

该项目展示了一种基于大规模多语言数据训练的XLM-RoBERTa模型，专注于德语文本的命名实体识别和词性标注，能够高效解析德语文本，并通过内置管道进行自然语言理解任务的方便集成。

Medical-NER - DeBERTa微调的医学命名实体识别模型

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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_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。

distilcamembert-base-ner - 法语命名实体识别模型，推理时间减半

CamemBERTDistilCamemBERT-NERGithubHuggingface实体识别开源项目模型模型优化法语

DistilCamemBERT-NER针对法语命名实体识别进行微调，与CamemBERT相比推理时间缩短一半但能耗保持不变。采用wikiner_fr数据集，综合F1得分达98.18%。在PER、LOC、ORG类别上，性能优于多语种与Flair法语模型，提供高效的文本处理解决方案。

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。

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