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XLM-RoBERTa多语言命名实体识别模型实现高精度实体标注

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。

gliner_multi - 灵活识别多语言实体的开源NER模型
GLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
GLiNER-multi是一个基于双向Transformer架构的开源多语言命名实体识别模型。它能够灵活识别各种实体类型,填补了传统NER模型与大型语言模型之间的空白。该模型在Pile-NER数据集上训练,支持多语言处理,易于集成到不同的自然语言处理应用中。GLiNER-multi在保证性能的同时优化了模型规模,适用于计算资源有限的场景。
roberta-es-clinical-trials-ner - 西班牙语临床试验文本的医学命名实体识别模型
GithubHuggingfaceUMLSroberta-es-clinical-trials-ner临床试验医学命名实体识别开源项目模型西班牙语
这是一个针对西班牙语临床试验文本的医学命名实体识别模型。它可以识别四类语义实体:解剖结构、化学物质、疾病和医疗程序。模型基于bsc-bio-ehr-es预训练模型微调而来,在评估集上展现出较高的准确率和F1值。目前该模型仍在开发中,主要用于分析临床试验相关文本,不适合直接应用于医疗决策。
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。
bert-spanish-cased-finetuned-ner - 西班牙语BERT模型微调用于命名实体识别
BETOGithubHuggingfaceNER开源项目模型精调西班牙语
通过微调,西班牙语BERT cased模型被优化用于命名实体识别任务。使用CONLL Corpora ES数据集,训练数据包含8700条实例,开发数据2200条。在评估集上F1得分为90.17,表现优于其他多语种和TinyBERT模型。采用Huggingface工具包,便于快速应用。
KoELECTRA-small-v3-modu-ner - 基于KoELECTRA的韩语命名实体识别模型
GithubHuggingfaceKoELECTRA开体名识别开源项目机器学习模型自然语言处理韩语
KoELECTRA-small-v3-modu-ner是一个韩语命名实体识别模型,基于koelectra-small-v3-discriminator进行微调。该模型采用BIO标注系统,能够识别15种实体类型,涵盖人工制品、动物和文明等多个领域。在评估集上,模型达到了0.8339的F1分数和0.9628的准确率。用户可以通过Transformers pipeline轻松调用此模型,适用于多种韩语命名实体识别任务。
roberta-base - RoBERTa预训练语言模型用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
RoBERTa是基于Transformer架构的预训练语言模型,在大规模英文语料上使用掩码语言建模进行训练。它采用动态掩码和大批量训练等优化策略,在GLUE基准测试中表现出色。RoBERTa适用于序列分类、命名实体识别等任务的微调,能学习双向上下文表示,为NLP应用提供强大的特征提取能力。
xlm-roberta-base - XLM-RoBERTa预训练模型支持多语言,优化跨语言任务表现
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa下游任务多语言开源项目模型特征提取蒙版语言模型
XLM-RoBERTa是多语言RoBERTa模型,基于2.5TB的CommonCrawl数据进行预训练,涵盖100种语言。模型通过掩蔽语言目标实现自监督学习,从而掌握多语言的双向表示。在序列分类和问答等下游任务中具有优异表现。该模型主要用于微调以适应具体任务,尤其适合分析整句子以做出决策的场景。可用于掩蔽语言建模,或借助微调版本实现特定应用。
ner-english-fast - 高效识别英语文本中的人名、地点和组织实体
FlairGithubHuggingfaceLSTM-CRF命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理
ner-english-fast是基于Flair框架的命名实体识别模型,可识别英语文本中的人名、地点、组织和其他实体。该模型在CoNLL-03数据集上的F1分数为92.92,采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构。它易于集成到NLP应用中,适用于文本分析和信息提取任务。模型支持快速部署,可通过简单的Python代码调用。
xlm-roberta-base-language-detection - 多语言文本自动识别模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理语言识别
这是一个基于XLM-RoBERTa模型微调的多语言文本分类工具,可识别20种语言,测试集准确率达99.6%。模型通过简单的pipeline API快速部署,适用于多语言环境下的自动语言检测。与基准模型相比,该工具在准确性和易用性方面均有提升,为自然语言处理应用提供了可靠的语言识别功能。
gliner_large-v2.1 - 通用命名实体识别模型,适合资源有限的应用场景
GLiNERGithubHuggingface双向Transformer命名实体识别多语言开源开源项目模型
GLiNER是使用双向Transformer编码器的通用命名实体识别模型,能够识别多种实体类型。相比于传统NER模型和体积庞大的语言模型,GLiNER在资源有限的情况下表现出卓越的灵活性和效率。最新的GLiNER v2.1版本支持单语和多语模型,性能表现依旧出色。用户可以通过安装GLiNER Python库,将其方便地集成到项目中,适用于多种语言的文本预测任务。
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