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universal_ner_ita

意大利语命名实体识别,使用零样本学习适用于多领域

该模型适用于意大利语命名实体识别,通过零样本学习实现对多种实体的识别,无需特定训练。可联系Michele Montebovi进行定制以提升性能。模型支持CPU运行并可通过浏览器直接体验。

GLiNER_ITA_LARGE - GLiNER框架驱动的意大利语命名实体识别模型
GLiNERGithubHuggingfacePython库命名实体识别实体预测开源项目模型模型加载
GLiNER_ITA_LARGE是一个基于GLiNER框架的意大利语命名实体识别模型。该模型采用双向Transformer技术,支持自定义标签,适用于多种自然语言处理任务。通过简单安装GLiNER库,研究人员和开发者可以轻松应用此模型进行意大利语文本分析。可用于新闻文本、社交媒体内容等意大利语语料的实体识别分析。
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。
NuNER_Zero - 优化GLiNER架构的零样本命名实体识别模型
GLiNERGithubHuggingfaceNuNER Zero命名实体识别开源项目模型自然语言处理零样本学习
NuNER Zero是一种基于GLiNER架构的零样本命名实体识别模型,通过NuNER v2.0数据集训练。作为token分类器,它可识别任意长度的实体。在GLiNER基准测试中,NuNER Zero的token级F1分数较GLiNER-large-v2.1提升3.1%,成为当前性能领先的紧凑型零样本NER模型。该模型采用实体类型与文本拼接的输入方式,并具有便捷的安装与使用流程。
umberto-commoncrawl-cased-v1 - 高性能意大利语预训练语言模型 支持全词遮蔽技术
GithubHuggingfaceUmBERTo命名实体识别开源项目意大利语言模型模型自然语言处理预训练模型
该模型是一个意大利语预训练语言模型,基于OSCAR语料库训练,支持命名实体识别和词性标注等自然语言处理任务。模型采用全词遮蔽技术,在多个基准测试中准确率达到98%以上。开发者可通过Hugging Face平台快速部署和使用该模型。
Italia-9B-Instruct-v0.1 - 意大利语大型语言模型,适用于金融和公共管理等关键领域
GithubHuggingfaceItalia 9B企业高可靠性大语言模型开源项目意大利语数据安全模型
Italia-9B是开放源代码的意大利语大型语言模型,由iGenius和Cineca合作开发,使用Leonardo超级计算机进行训练。该模型适用于金融和公共管理领域,其设计符合欧洲AI法规,确保生成内容的可靠性和数据安全性。具备全面的意大利语词汇和文化知识,适用于自动化内容生成和领域研究。
GLiNER_PII_ITA - 意大利语文本中的个人信息识别与分类通用模型
GithubGlinerHuggingfacePII信息识别开源项目模型模型应用隐私合规
GLiNER的模型专为识别和分类文本中的个人识别信息(PII)而设计,特别适用于法律、财务和行政文档中的隐私保护合规需求。该模型经过大规模多样化的标签数据训练,能够识别客户姓名、出生地、住址与财务信息等多种PII。此外,该模型在非结构化数据或稀有标签识别时,准确性可能会有所降低。
umberto-wikipedia-uncased-v1 - UmBERTo模型专注意大利语NLP任务
GithubHuggingfaceUmBERTo开源项目意大利语标记模型词汇表语言模型
UmBERTo Wikipedia Uncased是基于Roberta的意大利语语言模型,利用SentencePiece和Whole Word Masking技术进行训练。该模型展示出在命名实体识别和词性标注任务中的高表现,尤其是在F1和精确度指标上。模型训练于小规模的意大利语Wikipedia语料库,为意大利语应用提供支持。可以在huggingface平台上获取并进行应用测试。
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
GLiNERGithubHuggingface双向Transformer命名实体识别多语言开源开源项目模型
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。
gliner_multi-v2.1 - 多语言命名实体识别模型兼顾灵活性与资源效率
GLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
GLiNER是一种基于双向Transformer编码器的多语言命名实体识别模型,能够识别任意类型的实体。与传统NER模型和大型语言模型相比,GLiNER在保持性能的同时提高了资源效率。该模型提供多个版本,参数量介于166M至459M之间,支持英语和多语言处理,并采用Apache-2.0开源许可。GLiNER为资源受限的应用场景提供了一个实用的NER解决方案。
LLaMAntino-2-chat-13b-hf-UltraChat-ITA - 意大利语对话支持增强的大语言模型
AI研究GithubHuggingfaceLLaMAntino-2-chat-13b-UltraChat大语言模型开源项目意大利语模型自然语言处理
这是一个经过指令微调的意大利语大语言模型。使用QLora技术训练,并基于UltraChat数据集的意大利语版本。项目开发由Leonardo超级计算机支持,并适用于多种意大利语对话场景的云端推理。
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