#序列标注

Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包，专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型，提供多种损失函数，具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集，使用方式简单，可快速应用于实际NLP项目中。

该项目提供了基于Flair框架的英语通用词性标注模型。模型采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在Ontonotes数据集上实现98.6%的F1分数。它能够预测17种通用词性，覆盖形容词、名词和动词等。模型使用简单，只需几行Python代码即可完成词性标注任务。项目同时开放了训练脚本，便于研究者进行复现和优化。

chunk-english-fast是一款基于Flair框架的英语短语切分模型。该模型在CoNLL-2000数据集上实现了96.22%的F1分数，能够精确识别句子中的名词短语、动词短语等10种不同结构。模型采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构，通过简洁的Python接口即可轻松实现短语切分，为各类自然语言处理任务提供有力支持。

这是一个基于Flair框架的英语词性标注模型，在Ontonotes数据集上实现了98.19%的F1分数。模型采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构，支持45种细粒度词性标签的准确预测。该模型易于集成到Flair库中，可应用于多种自然语言处理任务。

这是一个德语命名实体识别(NER)模型，基于Flair框架开发。模型可识别文本中的人名、地名、组织名和其他专有名词，在CoNLL-03德语修订版数据集上F1分数达87.94%。采用Flair嵌入和LSTM-CRF技术，提供高精度的德语NER功能。该模型易于使用，只需几行Python代码即可集成到NLP项目中。

HunFlair2-NER是一个面向生物医学领域的命名实体识别模型，基于Flair框架开发。模型可识别文本中的生物医学实体，包括基因、疾病和化合物等。基于PrefixedSequenceTagger架构，集成SciSpacy分词功能，适用于生物医学文献分析、临床报告处理等场景。支持Python环境快速部署集成。