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#双向Transformer
gliner_large-v2.1 - 通用命名实体识别模型,适合资源有限的应用场景
开源
Huggingface
开源项目
多语言
模型
命名实体识别
Github
双向Transformer
GLiNER
GLiNER是使用双向Transformer编码器的通用命名实体识别模型,能够识别多种实体类型。相比于传统NER模型和体积庞大的语言模型,GLiNER在资源有限的情况下表现出卓越的灵活性和效率。最新的GLiNER v2.1版本支持单语和多语模型,性能表现依旧出色。用户可以通过安装GLiNER Python库,将其方便地集成到项目中,适用于多种语言的文本预测任务。
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