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ParsBERT-NER：高性能波斯语命名实体识别模型

模型命名实体识别BERTGithub波斯语开源项目Huggingface机器学习自然语言处理

ParsBERT-NER是一个专门用于波斯语命名实体识别的预训练模型。该模型基于BERT架构，在ARMAN和PEYMA数据集上进行微调，支持识别组织、地点、人名等多种实体类型。在多个波斯语NER基准测试中，ParsBERT-NER展现出卓越性能，F1分数最高达98.79%。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用这一模型进行波斯语自然语言处理任务。

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DeepSentiPersDigikalaGithubHuggingfaceParsBERTSnappFood开源项目情感分析模型
该项目专注于ParsBERT v2.0在波斯语情感分析中的表现，通过更新词汇表和微调训练数据集，如Digikala、SnappFood和DeepSentiPers，实现文本情感的多类别及二元分类测试，其中去除了中性类别。ParsBERT v2在测试中展现出优秀的性能，为研究人员提供了有效的工具。用户可访问相关链接下载数据集，并通过文档获取更详细的使用说明和项目动态。
arabic-ner - 阿拉伯语BERT命名实体识别模型支持九大类型
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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。
bert-base-NER - 基于BERT的高性能命名实体识别模型用于精准NER任务
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bert-base-NER是一个基于BERT的预训练模型，专门用于命名实体识别任务。该模型在CoNLL-2003数据集上进行微调，能够识别地点、组织、人名和杂项四类实体。在NER任务中，bert-base-NER展现出优秀性能，F1分数达92.59%。模型提供简洁接口，可广泛应用于各类自然语言处理场景。
bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目
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该项目基于BERT的bert-base-uncased模型，通过微调实现了命名实体识别(NER)功能。模型能有效识别文本中的实体，支持多种语言和实体类别，包括人名、地名、组织机构等。在多个NER数据集上展现了优异性能，模型参数规模约1.1亿。项目为自然语言处理研究人员和开发者提供了一个强大的工具，可用于提取各类文本中的关键实体信息，适用于信息抽取、问答系统等多种应用场景。
bert_cased_ner - BERT模型驱动的土耳其语命名实体识别工具
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项目开发了一个专门用于土耳其语的BERT命名实体识别模型。该模型基于MilliyetNER新闻语料库训练，可识别人名、地点和组织三类实体。模型表现优异，测试集F1得分达0.96。提供简洁的Python接口，方便研究者和开发者在土耳其语自然语言处理任务中应用。
bert-base-arabic-camelbert-mix-ner - 基于CAMeLBERT Mix的阿拉伯语命名实体识别模型
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这是一个基于CAMeLBERT Mix模型微调的阿拉伯语命名实体识别模型。该模型使用ANERcorp数据集进行训练，能够识别阿拉伯语文本中的地点等命名实体。用户可通过CAMeL Tools或Transformers pipeline轻松调用。模型在多项自然语言处理任务中表现优异，尤其适合处理现代标准阿拉伯语文本。
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