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bert-base-turkish-cased-ner

土耳其语BERT命名实体识别模型实现99.61%准确率

该项目提供了一个基于BERT的土耳其语命名实体识别模型。通过使用精选的土耳其NER数据集进行微调,模型能够识别人名、组织机构和地点等实体。在多个测试集上,模型展现出优异性能,总体F1分数为96.17%,准确率达99.61%。项目还提供了简洁的使用接口,便于集成到各种土耳其语自然语言处理任务中。

distilbert-base-turkish-cased - 轻量级高性能土耳其语BERT模型
BERTGithubHuggingface土耳其语言模型开源项目模型模型蒸馏深度学习自然语言处理
distilbert-base-turkish-cased是一个开源的土耳其语蒸馏BERT模型,通过知识蒸馏技术在保持与原始BERTurk相近性能的同时显著降低了模型规模。该模型在词性标注等任务上表现出色,超越了更大规模的XLM-RoBERTa模型,适用于土耳其语文本分类、命名实体识别等多种自然语言处理任务。
bert-base-parsbert-ner-uncased - ParsBERT-NER:高性能波斯语命名实体识别模型
BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型波斯语自然语言处理
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。
bert-turkish-text-classification - BERT土耳其语文本分类模型支持7大类别
BERTGithubHuggingfaceTurkish开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
BERT土耳其语文本分类模型通过微调Turkish BERT预训练模型而来,利用TTc4900数据集训练出支持7个类别的分类能力。涵盖世界、经济、文化等领域,开发者可借助Transformers库快速部署,实现土耳其语文本的高效分类。
bert-base-multilingual-cased-ner-hrl - 基于mBERT的多语言命名实体识别模型覆盖10种主要语言
GithubHugging FaceHuggingfacebert-base-multilingual-cased命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
bert-base-multilingual-cased-ner-hrl是一个多语言命名实体识别模型,基于mBERT微调而来。该模型支持阿拉伯语、德语等10种主要语言,能够识别地点、组织和人名。模型通过聚合多语种新闻数据集训练,适用于广泛的NER任务,但在特定领域可能存在局限性。使用简单,可通过Transformers库快速部署。模型可通过Hugging Face的Transformers库轻松集成到各种NLP项目中,适用于多语言文本分析、信息提取等任务。然而,由于训练数据限制,在非新闻领域的表现可能需要进一步评估。
arabic-ner - 阿拉伯语BERT命名实体识别模型支持九大类型
BERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语
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。
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。
bert-base-romanian-ner - 罗马尼亚语命名实体识别的高级BERT模型
GithubHuggingfaceRONECbert-base-romanian-ner命名实体识别开源项目文本预处理模型模型性能
此项目提供了一款经过微调的BERT模型,专注于罗马尼亚语命名实体识别,以优异的性能而著称。模型识别15种实体,如人物、地缘政治实体、地点、组织等,并基于RONEC v2.0数据集训练,拥有超过50万标记及80,283个独特实体。生成的标签采用BIO2格式,使其在命名实体识别任务中表现卓越。用户可通过Transformers库的NER管道或Python包便捷使用该模型。
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。
bert-base-indonesian-NER - BERT模型驱动的印度尼西亚语命名实体识别系统
GithubHuggingfaceMIT印尼语开源项目标记分类模型许可证语言
bert-base-indonesian-NER是一个基于BERT架构的印度尼西亚语命名实体识别模型。该模型经过优化,能够准确识别印尼语文本中的人名、地名和组织机构等实体。作为印尼语自然语言处理的重要工具,此项目为本地化NLP技术的发展提供了有力支持。
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