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

命名实体识别 Hugging Face 零样本学习模型 GLiNER Github 开源项目意大利语 Huggingface

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。

Huggingface

介绍相关项目

LLaMAntino-2-7b-hf-ITA - 意大利语自然语言生成的大型语言模型

GithubHuggingfaceLLaMAntino-2-7bQLora开源项目意大利语模型自然语言生成超级计算机

LLaMAntino-2-7b 是一款专门适配意大利语的 LLaMA 2 大型语言模型，旨在支持自然语言生成任务。该模型采用 QLora 方法在 clean_mc4_it 中等数据集上进行训练，为意大利 NLP 研究提供基础。由 Pierpaolo Basile 等人开发，并获得 PNRR 项目 FAIR 的支持，在 Leonardo 超级计算机上运行。代码尚未发布，更多信息可通过 GitHub 获取。此模型以 Llama 2 社区许可证开放，适合应用于意大利语的自然语言处理任务。

bert-base-italian-xxl-cased - 基于大规模语料库的意大利语BERT预训练模型

BERTELECTRAGithubHugging FaceHuggingface开源项目意大利语模型模型自然语言处理

bert-base-italian-xxl-cased是巴伐利亚州立图书馆MDZ数字图书馆团队开发的意大利语BERT模型。该模型基于81GB语料库训练,包含131亿个标记,适用于命名实体识别、词性标注等多种意大利语自然语言处理任务。研究人员可通过Hugging Face Transformers库轻松使用此模型进行相关研究。

cerbero-7b - 意大利AI革命的开创性语言模型

AI解决方案GithubHuggingfacecerbero-7b开源开源项目意大利模型语言模型

cerbero-7b是首个完全免费且开源的意大利大型语言模型，其性能可与ChatGPT 3.5媲美，适合用于研究及商业应用。基于mistral-7b， cerbero-7b在意大利AI领域填补了空白，并推进了多行业的创新及技术与大众的结合。模型采用Apache 2.0许可，支持不受限制的使用，适合意大利语言AI应用的多种需求。

gliner_multi - 灵活识别多语言实体的开源NER模型

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-multi是一个基于双向Transformer架构的开源多语言命名实体识别模型。它能够灵活识别各种实体类型，填补了传统NER模型与大型语言模型之间的空白。该模型在Pile-NER数据集上训练，支持多语言处理，易于集成到不同的自然语言处理应用中。GLiNER-multi在保证性能的同时优化了模型规模，适用于计算资源有限的场景。

xlm-roberta-base-ner-silvanus - 基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型

GithubHuggingfaceNERXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型零样本迁移学习

该模型基于xlm-roberta-base在印尼NER数据集上微调而来，可从社交媒体文本中提取位置、日期和时间信息。虽然训练数据为印尼语，但通过零样本迁移学习，模型支持英语、西班牙语、意大利语和斯洛伐克语的信息提取。在验证集上，模型展现出91.89%的精确率、92.73%的召回率和92.31%的F1分数，显示了其在多语言命名实体识别任务中的有效性。

GLiNER - 通用轻量级命名实体识别模型

BERTGLiNERGithub命名实体识别开源项目机器学习自然语言处理

GLiNER是一个通用轻量级的命名实体识别模型,采用双向转换器编码器架构。它能识别任意类型的实体,填补了传统NER模型和大型语言模型之间的空白。GLiNER具有灵活性高、体积小、效率高的特点,适用于资源受限的场景。该模型支持自定义实体类型,可应用于信息提取、文本分类等多种自然语言处理任务。

gliner_medium-v2.1 - 多功能通用型命名实体识别模型GLiNER

GLiNERGithubHuggingface人工智能命名实体识别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编码器的命名实体识别模型，可识别任意类型的实体。该模型为资源受限场景提供了实用的替代方案，克服了传统NER模型仅限预定义实体的局限性，同时避免了大型语言模型的高成本问题。GLiNER支持多语言，提供不同规模的版本，安装使用简便。在NER基准测试中表现优异，适用于多种应用场景。

bert-base-italian-xxl-uncased - 意大利BERT和ELECTRA模型的开源大规模数据集

BERTELECTRAGithubHuggingface巴伐利亚州立图书馆开源项目意大利语模型模型

项目由巴伐利亚州立图书馆的MDZ数字图书馆团队开源，专注于训练大规模意大利语BERT和ELECTRA模型。数据来自Wikipedia和OPUS语料库，扩展至OSCAR语料库，数据规模从13GB到81GB不等，兼容PyTorch-Transformers。提供NER和PoS标注任务的结果示例，模型可在Huggingface model hub下载。欢迎通过GitHub参与和反馈。

gliner_large-v1 - 资源友好的多实体识别模型，为多种应用场合提供灵活解决方案

GLiNERGithubHuggingfacePile-NER数据集双向变压器编码器命名实体识别开源项目模型模型训练

GLiNER是通过双向转换器编码器实现的命名实体识别模型，可识别多种实体类型。它是传统NER模型和大型语言模型这两者的高效替代，特别适合资源有限的场合。GLiNER在Pile-NER数据集上经过训练，具备灵活性且不受实体类型限制。用户可通过安装并导入GLiNER库轻松进行实体识别。

SeewebLLM-it - 意大利语高效微调语言模型

GithubHuggingfaceLlama2Seeweb人工智能开源项目微调意大利语模型

SeewebLLM-it是一款针对意大利语优化的语言模型，基于LLama-2-7b-chat-hf精细微调，在Seeweb Cloud GPU的支持下经过训练，涵盖了约300个意大利语对话实例。虽然目前的输出在准确性上还需进一步提升，但随着训练数据集的扩展，该模型未来可在更多领域展现潜力。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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