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gliner_multi

灵活识别多语言实体的开源NER模型

GLiNER-multi是一个基于双向Transformer架构的开源多语言命名实体识别模型。它能够灵活识别各种实体类型,填补了传统NER模型与大型语言模型之间的空白。该模型在Pile-NER数据集上训练,支持多语言处理,易于集成到不同的自然语言处理应用中。GLiNER-multi在保证性能的同时优化了模型规模,适用于计算资源有限的场景。

ner-english-ontonotes-large - Flair框架的大规模英语命名实体识别模型支持18种实体类型
FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
ner-english-ontonotes-large是Flair框架中的大规模英语命名实体识别模型。该模型可识别18种实体类型,包括人名、地点和组织等,在Ontonotes数据集上F1分数达90.93%。模型基于文档级XLM-R嵌入和FLERT技术,通过简洁的Python代码即可调用。这一工具为各类自然语言处理任务提供了精准的命名实体识别功能。
ner-french - 法语命名实体识别的开源Flair模型
FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型法语自然语言处理
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。
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english - XLM-RoBERTa基于命名实体识别模型支持百余种语言
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理迁移学习
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english是基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型,预训练涵盖百余种语言,并经英语CoNLL-2003数据集微调。适用于命名实体识别、词性标注等标记分类任务,具备出色的多语言处理能力。模型由Facebook AI团队开发,在Hugging Face平台开放使用。使用时需注意潜在偏见和局限性。
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。
bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目
GithubHuggingfaceMIT许可证免责条款开源许可开源项目模型版权声明软件分发
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。
bge-en-icl - 先进的多语言自然语言处理模型
GithubHuggingfacesentence-transformers分类句子相似度开源项目检索模型特征提取
bge-en-icl是一个开源的句子嵌入模型,在MTEB基准测试的多项自然语言处理任务中表现出色。该模型支持多语言处理,适用于句子相似度计算、文本分类和信息检索等应用场景。在AmazonPolarity分类任务中,bge-en-icl达到了96.98%的准确率;在FEVER检索任务中,准确率达到92.83%。此外,该模型在其他任务如ArguAna检索和Banking77分类中也取得了优异成绩。bge-en-icl为研究人员和开发者提供了一个强大的工具,用于处理和分析各种文本数据。
nli-MiniLM2-L6-H768 - 基于MiniLM2的自然语言推理跨编码器模型
CrossEncoderGithubHuggingfaceMiniLMv2SentenceTransformers开源项目模型自然语言推理零样本分类
nli-MiniLM2-L6-H768是一个基于SentenceTransformers框架的跨编码器模型,专门用于自然语言推理任务。该模型在SNLI和MultiNLI数据集上训练,可以对给定的句子对判断矛盾、蕴含和中性三种语义关系。除了传统的NLI任务,它还支持零样本分类,适用范围广泛。模型采用紧凑的MiniLM2结构,在保持准确性的同时提供了良好的性能。
mlp - 多层感知器实现n-gram语言模型的开源项目
GithubPyTorch多层感知器开源项目神经网络自动微分自然语言模型
该项目基于Bengio等人2003年的论文,实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现,展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比,突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型,此方法以较少参数实现更低验证损失,但训练成本较高。
arabic-ner - 阿拉伯语BERT命名实体识别模型支持九大类型
BERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语
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。
bert4ner-base-chinese - 基于BERT的中文命名实体识别模型,具备高精度性能
BertSoftmaxGithubHuggingfacePEOPLEbert4ner中文实体识别开源项目模型
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。
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