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IndicNER

面向11种印度语言的多语言命名实体识别模型

模型IndicNERGithub多语言模型印度语言开源项目Huggingface命名实体识别自然语言处理

IndicNER是一个针对11种印度语言开发的命名实体识别模型。该模型通过数百万句子的微调训练，并在人工标注测试集和多个公开数据集上进行了性能评估。IndicNER支持阿萨姆语、孟加拉语、古吉拉特语等多种印度语言，能够有效识别句子中的命名实体。作为一个基于最新深度学习技术的工具，IndicNER为印度语言的自然语言处理研究和应用提供了有力支持。

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介绍相关项目
gliner_base - 灵活的命名实体识别模型，适用各种场景
BERTGLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言开源库开源项目模型
GLiNER是基于双向Transformer编码器的命名实体识别模型，能够识别多种实体类型，是传统NER模型的实用替代方案。与大型语言模型相比，GLiNER在资源受限场景中更高效且成本更低。该模型支持多语言并易于安装，用户可通过Python库轻松集成和使用。最新版本更新了多个模型参数，提升了性能，适合广泛的语言环境。该模型由Urchade Zaratiana等人开发，旨在提升科研和工业界的文本分析能力。
ner-english-ontonotes - Flair框架英语命名实体识别模型支持18类实体
FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目机器学习模型自然语言处理
这是一个基于Flair框架的英语命名实体识别模型，能够识别18种实体类型，包括人名、地点和组织等。模型采用Flair embeddings和LSTM-CRF架构，在Ontonotes数据集上的F1分数为89.27%。该模型可应用于多种自然语言处理任务，并且可以通过简单的Python代码实现NER预测。
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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。
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
GithubHuggingfacexlm-roberta-large-ner-hrl命名实体识别多语言开源项目数据集模型模型训练
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。
indictrans2-indic-en-1B - IndicTrans2提供22种印度本地语言到英语的翻译支持
GithubHuggingfaceIndicTrans2使用指南多语言翻译开源项目模型语言处理
IndicTrans2是一个开源多语言机器翻译模型，支持22种印度本地语言到英语的翻译。该模型基于FLORES-200和IN22-Gen等数据集进行训练，并使用BLEU和CHRF等指标进行评估。详细的使用指引可通过GitHub获取，翻译任务需引入IndicProcessor。模型在Python环境下，支持CUDA的加速。
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。
indic_nlp_library - 全面的印度语言自然语言处理Python库
GithubIndic NLP LibraryPython库印度语言处理开源项目文本处理自然语言处理
indic_nlp_library是一个面向印度语言的Python自然语言处理库。主要功能包括文本规范化、脚本转换、分词、分句和音节划分等。该库利用印度语言在脚本和语法上的共性,为多种印度语言文本处理提供统一解决方案。此外,库中还包含丰富的语言资源和便捷的API接口,可用于各类印度语言文本分析任务。
ner-english-ontonotes-fast - 基于Flair框架的英文命名实体识别模型
FlairGithubHuggingfaceOntonotes命名实体识别开源项目模型深度学习自然语言处理
基于Flair框架开发的英文命名实体识别模型，支持识别人名、地点、组织机构等18类实体。模型在Ontonotes数据集上F1分数达到89.3%，通过Python API可快速集成使用。适用于各类英文文本的命名实体识别任务。
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。
tner-xlm-roberta-base-ontonotes5 - XLM-RoBERTa多语言命名实体识别模型实现高精度实体标注
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别开源项目标记分类模型深度学习自然语言处理
该命名实体识别模型基于XLM-RoBERTa预训练模型微调，专用于令牌分类任务。模型支持识别组织、人名、地点等多种实体类型，采用12层注意力头结构，词汇表包含250002个词。项目提供完整训练数据集和评估指标，并通过tner库实现简单集成。其开源特性和易用API使其成为构建高性能多语言NER应用的理想选择。
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