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gliner_multi

灵活识别多语言实体的开源NER模型

模型命名实体识别GithubGLiNER多语言模型开源项目Huggingface机器学习自然语言处理

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。

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GoLLIE是一种遵循注释指南进行信息抽取的大规模语言模型，在零样本信息抽取方面优于以往方法。它允许用户根据即时定义的注释模式进行推断，不仅依赖已编码知识。GoLLIE的代码和模型公开发布，适用于各种任务，并提供了开箱即用的实例笔记本和定制任务支持。
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