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

XLM-RoBERTa 标记分类自然语言处理开源项目模型 Github Huggingface 命名实体识别深度学习

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。

Github

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介绍相关项目

bert_cased_ner - BERT模型驱动的土耳其语命名实体识别工具

BertTurkGithubHuggingfaceMilliyetNER命名实体识别土耳其语开源项目模型自然语言处理

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。

span-marker-bert-base-conll2002-es - 该模型在命名实体识别中实现高效精确识别

GithubHuggingfaceSpanMarkerbert-base-casedconll2002命名实体识别开源项目模型精度

该模型基于conll2002数据集训练，使用bert-base-cased编码器进行命名实体识别。精确度、召回率和F1评分分别为0.8331、0.8074和0.8201。支持直接推理和二次调优，同时具备良好的可读性和效率，是提升实体识别能力的有效工具。

UniNER-7B-all - 跨多数据集的命名实体识别开源模型

GithubHuggingfaceUniNER命名实体识别大模型开源项目模型研究自然语言处理

UniNER-7B-all模型结合ChatGPT生成的Pile-NER-type和Pile-NER-definition数据及Universal NER基准中40个数据集进行训练，适合多数据集的命名实体识别研究。模型在排除CrossNER和MIT数据集的情况下进行OOD评估。详细的使用指南和模型信息可以通过相关论文及GitHub仓库获得，模型适用于研究目的，遵循CC BY-NC 4.0许可协议。

phibert-finetuned-ner - 微调生物文本识别的新模型提升精度与准确性

Adam优化器GithubHuggingfacephibert-finetuned-ner召回率开源项目模型精确度训练损失

phibert-finetuned-ner模型是通过微调dmis-lab的biobert-v1.1而实现的，旨在提高生物文本识别领域的精度和准确性。其在评估数据集上取得了精度0.9238和准确性0.9950。此模型适用于生物医学领域的命名实体识别，优化过程中采用了Adam优化器和线性学习率调度策略，在3个训练纪元中实现了低损失与高精确度。

xlm-roberta-xl - 基于2.5TB数据训练的100语种自然语言处理模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

XLM-RoBERTa-XL是基于2.5TB CommonCrawl数据训练的大规模多语言模型，支持100种语言的自然语言处理。该模型采用掩码语言建模进行自监督学习，适用于序列分类、标记分类和问答等需要理解整句上下文的任务。XLM-RoBERTa-XL为多语言NLP研究和应用提供了强大的基础，但不适合文本生成类任务。

bert-base-swedish-cased-ner - BERT基础的瑞典语命名实体识别模型

ALBERTBERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型瑞典语言模型自然语言处理

bert-base-swedish-cased-ner是瑞典国家图书馆开发的瑞典语命名实体识别模型。该模型基于BERT架构，使用大规模瑞典语语料库训练，并在SUC 3.0数据集上微调。它可识别人名、地点、组织等实体类型，支持瑞典语自然语言处理任务。研究人员可通过Hugging Face Transformers库调用此模型进行命名实体识别。

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。

camembert-ner - 基于camemBERT的高性能法语命名实体识别模型

GithubHuggingfaceNERcamemBERTwikiner_fr实体识别开源项目模型自然语言处理

camembert-ner是一个在wikiner-fr数据集上微调的法语命名实体识别模型。该模型在非正式文本如电子邮件和聊天记录中表现出色，尤其善于识别不以大写字母开头的实体。它能够识别人名、组织、地点和其他杂项实体，并可通过HuggingFace框架轻松集成。模型的整体F1分数为0.8914，其中人名识别准确率最高，达到0.9483。

xlm-roberta-large - 大规模多语言预训练模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

XLM-RoBERTa是一个在2.5TB多语言数据上预训练的大型语言模型，覆盖100种语言。该模型采用掩码语言建模技术，能够生成双向文本表示。XLM-RoBERTa主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。凭借其在多语言和跨语言任务中的出色表现，XLM-RoBERTa为自然语言处理领域提供了坚实的基础。

roberta-large-mnli - RoBERTa大型模型微调的零样本分类模型

GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理语言模型

roberta-large-mnli是基于RoBERTa大型模型在MNLI语料库上微调的自然语言推理模型。该模型在零样本分类任务中表现优异，适用于句对分类和序列分类。它采用transformer架构，通过掩码语言建模进行预训练，在GLUE和XNLI基准测试中成绩卓越。然而，用户需注意模型可能存在偏见，不适合生成事实性内容或用于可能造成负面影响的场景。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

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