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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

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。

InLegalBERT - 印度法律领域预训练语言模型
GithubHuggingfaceInLegalBERT印度法律开源项目模型法律文本预训练法律领域自然语言处理
InLegalBERT是一个针对印度法律领域的预训练语言模型,基于540万份印度法院文件训练而成。该模型涵盖1950年至2019年间的多个法律领域,在法律条文识别、语义分割和法院判决预测等任务中表现优异。作为印度法律自然语言处理研究的基础工具,InLegalBERT为该领域的发展提供了有力支持。
gliner_small-v2.1 - 基于双向Transformer的轻量级通用实体识别模型
GLiNERGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理
gliner_small-v2.1是一个基于双向Transformer架构的命名实体识别模型,具备识别任意类型实体的能力。这款模型采用166M参数规模,在保持较小资源占用的同时提供灵活的实体识别功能。模型支持英语处理,采用Apache-2.0许可证开源发布。相比传统NER模型的固定实体类型限制和大语言模型的高资源消耗,该模型提供了一个平衡的解决方案。
ner-english-large - 基于FLERT技术的英语命名实体识别开源模型
FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目模型深度学习自然语言处理
ner-english-large是基于Flair框架的英语命名实体识别模型,采用FLERT技术和XLM-R嵌入。该模型可识别人名、地点、组织和其他实体,F1分数为94.36。它易于集成,适用于多种NLP任务,为研究人员和开发者提供了实用的英语文本分析工具。
gliner_multi_pii-v1 - 多语言支持的高效个人隐私信息识别模型
GLiNERGithubHuggingface命名实体识别开源项目数据安全模型身份验证隐私信息识别
GLiNER是一个基于BERT的命名实体识别模型,专门用于识别个人身份信息(PII)。该模型支持60多种PII实体类型,包括姓名、组织、电话、地址和护照号码等,并可在多语言环境中使用。与传统NER模型和大型语言模型相比,GLiNER在保持灵活性的同时大幅降低了资源消耗,特别适合在资源受限的场景中进行PII检测。
ner-english-ontonotes-large - Flair框架的大规模英语命名实体识别模型支持18种实体类型
FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
ner-english-ontonotes-large是Flair框架中的大规模英语命名实体识别模型。该模型可识别18种实体类型,包括人名、地点和组织等,在Ontonotes数据集上F1分数达90.93%。模型基于文档级XLM-R嵌入和FLERT技术,通过简洁的Python代码即可调用。这一工具为各类自然语言处理任务提供了精准的命名实体识别功能。
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。
ner-french - 法语命名实体识别的开源Flair模型
FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型法语自然语言处理
这是一个基于Flair框架的法语命名实体识别开源模型。它可识别人名、地点、组织和其他四类实体,采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构,在WikiNER数据集上F1分数达90.61%。开发者可通过Python和Flair库便捷地使用该模型进行法语文本的命名实体识别。模型支持简单的加载方式,适用于各种法语自然语言处理任务。
nbailab-base-ner-scandi - 斯堪的纳维亚语言的命名实体识别模型
GithubHuggingfaceScandiNER北欧语言命名实体识别开源项目数据集模型模型性能
这个模型是NbAiLab/nb-bert-base的精调版本,适用于丹麦语、挪威语、瑞典语、冰岛语和法罗语的命名实体识别(NER)。通过整合DaNE、NorNE、SUC 3.0和WikiANN的一些数据集,模型可以提供高精度的NER结果,并支持多种语言包括英语。识别的实体类型包括人名、地名、组织名及其他类别。模型以Micro-F1得分约为89%的表现,以及4.16样本/秒的处理速度表现出色,同时模型体积合理,带来好的准确性和效率平衡。
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
BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理
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。
gliner_large-v2.5 - 利用双向变压器编码器的通用命名实体识别模型
GLiNERGithubHuggingface双向Transformer编码器命名实体识别多语言开源项目模型语言模型
GLiNER是一款通用命名实体识别模型,基于BERT风格的双向变压器编码器,能够识别广泛的实体类型,如人名、奖项和日期等。与传统模型相比,它无需预定义实体,且在资源受限的环境中比大型语言模型更具实用性和经济性。通过安装GLiNER Python库,即可轻松加载并预测实体。最新版在基准测试中表现出色。
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