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

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。

Minerva-3B-base-v1.0 - 意大利语和英语文本生成的开源模型

GithubHuggingfaceMinerva偏见大型语言模型开源项目意大利语模型预训练

Minerva-3B-base-v1.0是由Sapienza NLP与FAIR及CINECA合作开发的开源大型语言模型，专门在意大利语和英语文本上进行预训练。其采用3亿参数和6600亿标记数设计，基于Mistral架构，可有效进行文本生成。同时指出，这一模型在推理速度和词汇处理方面表现优良，但也可能会生成偏见或不当内容，因此在使用时需注意。

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。

distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl - DistilBERT微调的10语种命名实体识别模型

DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理

这是一个基于DistilBERT微调的多语言命名实体识别模型，支持10种高资源语言。模型能够识别位置、组织和人名实体，适用于阿拉伯语、德语、英语等多种语言。它使用各语言的标准数据集训练，可通过Transformers库轻松调用。尽管在多语言NER任务中表现优秀，但在特定领域应用时可能存在局限性。

UniNER-7B-all - 跨多数据集的命名实体识别开源模型

GithubHuggingfaceUniNER命名实体识别大模型开源项目模型研究自然语言处理

UniNER-7B-all模型结合ChatGPT生成的Pile-NER-type和Pile-NER-definition数据及Universal NER基准中40个数据集进行训练，适合多数据集的命名实体识别研究。模型在排除CrossNER和MIT数据集的情况下进行OOD评估。详细的使用指南和模型信息可以通过相关论文及GitHub仓库获得，模型适用于研究目的，遵循CC BY-NC 4.0许可协议。

Azzurro - 专为意大利语优化的Mistral-7B衍生模型

GithubHuggingfaceMistral-7B上下文理解开源项目微调意大利语模型自然语言处理

Azzurro是基于Mistral-7B-v0.2的意大利语大语言模型，经过SFT和LoRA技术优化。模型使用SQUAD-it等公开数据集和自制数据集训练，擅长理解和维护上下文，适用于RAG任务和上下文感知应用。在hellaswag、arc和mmlu评估集上，Azzurro平均得分0.52。该模型易于集成，为意大利语NLP项目提供有力支持。同时提供4位和8位量化版本，适应不同硬件环境。

Lexora-Lite-3B - 意大利语指令生成与自动化对话模型

GithubHuggingfacetransformers开源项目模型神经网络自然语言处理语言模型预训练

Lexora-Lite-3B通过深度学习与自然语言处理技术提供意大利语的文本生成与对话自动化，依托transformers库及Sonnet-3.5-ITA-INSTRUCTION与Sonnet-3.5-ITA-DPO数据集，以高效处理语料指令与自动生成对话为核心，适用于多场景文本交互需求，简化任务管理。

bcms-bertic-ner - BERTić微调模型实现BCMS语言的高效命名实体识别

BERTićGithubHuggingface命名实体识别巴尔干语言开源项目机器学习模型自然语言处理

bcms-bertic-ner是一个针对波斯尼亚语、克罗地亚语、黑山语和塞尔维亚语(BCMS)的命名实体识别模型。该模型基于BERTić架构，通过多个标准和社交媒体数据集进行微调，可识别人名、地点、组织和其他实体。在开发数据上，模型达到91.38的F1分数，为BCMS语言的自然语言处理任务提供了有力工具。

ner-bert-german - 基于BERT的德语命名实体识别模型实现精准NER分析

BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目德语机器学习模型自然语言处理

该模型通过对bert-base-multilingual-cased进行微调，实现德语文本中位置、组织和人名的识别。模型在wikiann数据集训练后，总体F1分数达0.8829，在人名实体识别方面表现尤为出色。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器，经7轮训练完成。

Llama-3-8b-Ita - 基于Llama-3优化的意大利语大型语言模型

GithubHuggingfaceLlama-3-8b-Ita开源项目意大利语模型模型评估自然语言处理语言模型

Llama-3-8b-Ita是一个基于Meta-Llama-3-8B模型针对意大利语优化的大型语言模型。该模型在IFEval、BBH和MATH等多项评估任务中表现优异，支持意大利语和英语文本生成。模型可通过Python代码轻松调用，在Open LLM Leaderboard上的平均得分为26.58。Llama-3-8b-Ita在多语言处理方面展现出了良好的性能。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

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