Few-NERD

大规模精细标注的命名实体识别数据集

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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。

ernie - 简化BERT模型的文本分类与预测工具

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Ernie是一个基于BERT的Python库，为文本分类和预测任务提供简洁接口。它支持多种预训练模型，允许微调和自定义。Ernie具备灵活的文本分割和结果聚合策略，能够处理长文本，并提供模型保存、加载和自动保存功能。这个工具适用于情感分析、文本分类等多种自然语言处理任务，为NLP研究和开发提供了便捷的解决方案。

bert-base-indonesian-NER - BERT模型驱动的印度尼西亚语命名实体识别系统

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bert-base-indonesian-NER是一个基于BERT架构的印度尼西亚语命名实体识别模型。该模型经过优化，能够准确识别印尼语文本中的人名、地名和组织机构等实体。作为印尼语自然语言处理的重要工具，此项目为本地化NLP技术的发展提供了有力支持。

ClinicalNER - 多语言临床命名实体识别模型提取医疗文本中的药物和用药信息

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ClinicalNER是一个基于XLM-R Base的多语言临床命名实体识别模型，通过英语n2c2数据集微调。该模型能从医疗文本中提取药物、剂量、频率、持续时间、用量和剂型等实体信息。在法语评估测试集MedNERF上，ClinicalNER展现了优异的零样本跨语言迁移能力，micro-F1分数达0.804。支持英、法、德、西、意等多种语言，ClinicalNER为临床文本分析提供了实用的工具。

bert-base-uncased-conll2003 - 基于BERT的CoNLL-2003数据集命名实体识别模型

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此模型是基于bert-base-uncased在CoNLL-2003数据集上微调的命名实体识别模型。经过2轮训练，模型在测试集上展现出优秀性能：精确率达0.8885，召回率为0.9046，F1分数为0.8965，准确率高达0.9781。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器，为NLP领域提供了一个高效的命名实体识别解决方案。

DeBERTa-v3-large-mnli-fever-anli-ling-wanli - 多数据集微调的自然语言推理模型实现零样本分类和NLI任务

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DeBERTa-v3-large-mnli-fever-anli-ling-wanli模型在多个自然语言推理数据集上进行了微调。该模型在ANLI基准测试中表现优异，是Hugging Face Hub上性能领先的NLI模型。它支持零样本分类，并在MultiNLI、ANLI、LingNLI和WANLI等数据集上达到了先进水平。这个基于Microsoft DeBERTa-v3-large的模型整合了多项创新技术，为自然语言理解任务提供了有效解决方案。

mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7 - mDeBERTa-v3模型实现多语言自然语言推理和零样本分类

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mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7是一个支持100种语言的自然语言推理和零样本分类模型。它基于mDeBERTa-v3-base架构,通过XNLI和multilingual-NLI-26lang-2mil7数据集微调,包含27种语言的270多万个文本对。该模型在XNLI和英语NLI测试中表现优异,展现出卓越的跨语言迁移能力,为多语言NLP任务提供了强大解决方案。

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

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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。

KoELECTRA-small-v3-modu-ner - 基于KoELECTRA的韩语命名实体识别模型

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KoELECTRA-small-v3-modu-ner是一个韩语命名实体识别模型，基于koelectra-small-v3-discriminator进行微调。该模型采用BIO标注系统，能够识别15种实体类型，涵盖人工制品、动物和文明等多个领域。在评估集上，模型达到了0.8339的F1分数和0.9628的准确率。用户可以通过Transformers pipeline轻松调用此模型，适用于多种韩语命名实体识别任务。

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。

lerf - 基于语言嵌入的辐射场技术实现3D场景的语义理解与交互

3D渲染GithubLERFNeRF开源项目自然语言处理计算机视觉

LERF是一个创新的3D场景理解项目，结合了语言嵌入技术和辐射场。它能实现3D场景的语义理解和文本交互，生成高质量相关性图，支持复杂文本查询。LERF提供灵活的可视化选项，与Nerfstudio集成，并有多个版本适应不同硬件。该项目支持自定义图像编码器扩展，为计算机视觉和自然语言处理的交叉领域提供新的研究方向。

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