lm-ner-linkedin-skills-recognition

LinkedIn技能识别的深度学习模型

训练评价 lm-ner-linkedin-skills-recognition 模型 Github 开源项目精度 Huggingface

该模型通过对distilbert-base-uncased进行LinkedIn领域的微调，展示出高效的技能识别性能。在评估集上，它达到了高精度（0.9119）、召回率（0.9312）和F1值（0.9214），准确率更是高达0.9912，适用于需要高可靠性技能识别的场景。

Huggingface

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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

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roberta-large-ner-english - 基于RoBERTa的英语命名实体识别模型擅长处理非正式文本

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提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

ner-english-ontonotes - Flair框架英语命名实体识别模型支持18类实体

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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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BioLinkBERT-base模型利用PubMed文献和引用信息进行预训练，在多项生物医学NLP基准测试中达到了出色表现。它在知识密集型及跨文档任务中尤为有效，并可用于问题回答、序列分类和特征提取的微调应用。

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这是一个基于Seznam/small-e-czech的微调模型，专用于wikiann数据集的捷克语命名实体识别。模型在精度、召回率和F1分数上分别达到0.8713、0.8970和0.8840，总体准确率为0.9557。项目采用Transformer、PyTorch等技术框架，使用线性学习率调度器，经过20个epoch的训练。适合需要捷克语文本命名实体识别的开发者和研究人员使用。

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