#Ontonotes
pos-english-fast - 高效英语词性标注提升精确性
开源项目Flair嵌入LSTM-CRFGithubHuggingface模型FlairOntonotes词性标注
Flair的快速POS标注模型支持细粒度的英语词性标注，F1-Score为98.10。基于Flair嵌入和LSTM-CRF技术，此模型可预测多种词性，如名词、动词、形容词等，适用于多个语言处理应用场景。
ner-english-ontonotes-fast - 基于Flair框架的英文命名实体识别模型
Github命名实体识别自然语言处理深度学习Huggingface开源项目模型FlairOntonotes
基于Flair框架开发的英文命名实体识别模型，支持识别人名、地点、组织机构等18类实体。模型在Ontonotes数据集上F1分数达到89.3%，通过Python API可快速集成使用。适用于各类英文文本的命名实体识别任务。