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xlm-roberta-large-ner-hrl

十种多语言命名实体识别模型,覆盖高资源语言

此模型是基于xlm-roberta-large微调的命名实体识别模型,支持十大高资源语言:阿拉伯语、德语、英语、西班牙语、法语、意大利语、拉脱维亚语、荷兰语、葡萄牙语和中文。具备识别地点、组织和人物三类实体的功能。通过Transformers库的pipeline,可便捷地应用于NER任务。训练数据来自特定时间段的新闻文章,虽然适用于多种场景,但在不同领域的推广性有限。

xlm-roberta-large-finetuned-conll03-german - 基于XLM-RoBERTa的大型多语言模型优化德国文本的命名实体识别
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理
该项目展示了一种基于大规模多语言数据训练的XLM-RoBERTa模型,专注于德语文本的命名实体识别和词性标注,能够高效解析德语文本,并通过内置管道进行自然语言理解任务的方便集成。
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。
ner-german-large - Flair框架驱动的德语大规模命名实体识别模型
FlairGithubHuggingfaceNER开源项目德语命名实体识别机器学习模型自然语言处理
这是一个基于Flair框架的德语大规模命名实体识别(NER)模型。它可识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。模型结合了文档级XLM-R嵌入和FLERT技术,在CoNLL-03德语修订版数据集上获得92.31的F1分数。研究者可通过Flair库轻松调用此模型进行NER任务。项目同时提供了使用示例和训练脚本,便于进一步开发和优化。
ner-english-large - 基于FLERT技术的英语命名实体识别开源模型
FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目模型深度学习自然语言处理
ner-english-large是基于Flair框架的英语命名实体识别模型,采用FLERT技术和XLM-R嵌入。该模型可识别人名、地点、组织和其他实体,F1分数为94.36。它易于集成,适用于多种NLP任务,为研究人员和开发者提供了实用的英语文本分析工具。
roberta-large-wnut2017 - Roberta-large模型在WNUT2017数据集上的实体识别能力
GithubHuggingfacetner/roberta-large-wnut2017召回率命名实体识别开源项目模型精度超参数搜索
Roberta-large在WNUT2017数据集上进行微调,F1得分为0.5375。该模型通过T-NER优化,适用于跨领域和多语言的实体识别任务,支持识别人、组织和地点等多种实体。模型通过简易代码实现实体识别,提升文本解析能力。
bert-base-romanian-ner - 罗马尼亚语命名实体识别的高级BERT模型
GithubHuggingfaceRONECbert-base-romanian-ner命名实体识别开源项目文本预处理模型模型性能
此项目提供了一款经过微调的BERT模型,专注于罗马尼亚语命名实体识别,以优异的性能而著称。模型识别15种实体,如人物、地缘政治实体、地点、组织等,并基于RONEC v2.0数据集训练,拥有超过50万标记及80,283个独特实体。生成的标签采用BIO2格式,使其在命名实体识别任务中表现卓越。用户可通过Transformers库的NER管道或Python包便捷使用该模型。
NuNER-multilingual-v0.1 - 支持九种以上语言的高性能多语言实体识别系统
GithubHuggingfaceMultilingual BERTNLPNuMind多语言模型实体识别开源项目模型
NuNER-multilingual-v0.1作为一个多语言实体识别系统,通过对多语言BERT模型进行优化,实现了对英语、法语等9种以上语言的支持。系统基于Oscar数据集训练,具备跨领域和跨语言的实体识别能力。在性能测评中,其F1宏观指标相比基础mBERT有明显提升,单层嵌入达到0.5892,双层嵌入达到0.6231的水平。该系统可直接使用或根据具体需求进行定制化训练。
Italian_NER_XXL - 意大利实体识别模型,识别52类实体
BERTGithubHuggingfaceItalian_NER_XXL实体识别开源项目更新模型自然语言处理
该人工智能模型能够识别52类意大利语实体,具备79%的准确率,并基于BERT技术进行持续更新。其在法律、金融和隐私等领域表现出色,提供多功能的实体识别支持。
ner-dutch-large - 荷兰语命名实体识别模型,支持4类实体标签
FlairGithubHuggingfaceNERXLM-R命名实体识别开源项目模型荷兰语
该项目提供一个荷兰语命名实体识别模型,应用于Flair和XLM-R嵌入,支持识别地点、人物等四类标签,F1得分为95.25。通过Python代码示例,展示实际文本的实体识别过程;同时,项目包含完整的训练脚本,帮助用户创建定制化识别任务。
wikineural-multilingual-ner - 融合神经网络和知识库的多语言命名实体识别模型
GithubHuggingfaceWikiNEuRal命名实体识别多语言开源项目模型维基百科自然语言处理
WikiNEuRal是一个创新的多语言命名实体识别模型,基于自动生成的高质量数据集训练而成。该模型支持9种语言,通过结合神经网络和知识库方法,在标准NER基准测试中实现了显著突破,F1分数比现有系统提高了6个点。模型集成了Transformers库,便于快速部署和使用。尽管在百科全书类文本上表现出色,但对新闻等其他文体的泛化能力可能有限。
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