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增强拉美司法系统中性别暴力案件的透明度和数据收集效率

数据集Github模型法律裁决开源项目性别暴力HuggingfaceAymurAI司法系统

该项目通过提高拉美司法系统中性别暴力案件的数据透明度和获取能力，旨在改善司法体系的信任。AymurAI项目应用FLAIR指南和BiLSTM-CRF架构，结合BETO嵌入模型，创建了专注于阿根廷刑事法院数据的NER模型。此模型在布宜诺斯艾利斯刑事法院N°10的数据集上进行训练，提供了半自动化的数据收集和分析功能。目前为原型阶段，其目标是助力政策制定和社会倡导，尤其是提升女性及LGBTIQ+群体的司法获取途径。

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介绍相关项目
anonymizer-beto-cased-flair - 利用BETO嵌入增强西班牙语法律文件匿名化
AymurAIGithubHuggingface匿名化开源项目性别暴力数据处理模型法律系统
此模型结合BETO嵌入与BiLSTM-CRF架构，专为西班牙语法律文件匿名化而定制。由collective.ai在AymurAI项目框架下开发，它在布宜诺斯艾利斯刑事法院N°10试行，旨在半自动执行数据匿名化及分析，对性别暴力案提高司法透明度。因数据源于特定地区，使用者需注意跨域法律制度差异。
ner-spanish-large - 大规模西班牙语实体识别 精确识别四类标签
FlairGithubHuggingfaceXLM-R人工智能命名实体识别开源项目模型西班牙语
Flair西班牙语实体识别模型，采用XLM-R嵌入和FLERT技术，训练于CoNLL-03西班牙数据集，F1得分90.54。支持识别人名、地名、组织名及其他标签，适合需要文本上下文精确理解的应用。
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。
ner-english - Flair框架英语命名实体识别模型 准确率93%
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
该模型是Flair框架的标准英语命名实体识别(NER)模型，能识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在CoNLL-03数据集上F1分数达93.06%。用户可通过Flair库轻松加载使用。模型提供了详细的训练脚本和引用信息，方便研究人员进一步探索和引用。
ner-bert-base-cased-pt-lenerbr - 葡萄牙语法律文本的BERT命名实体识别模型
BERTGithubHuggingfaceLeNER-BrNER开源项目模型法律领域葡萄牙语
这是一个针对葡萄牙语法律文本的命名实体识别模型,基于BERT架构在LeNER-Br数据集上微调而来。模型在测试集上取得了89.26%的F1分数,可识别多种法律实体类型,包括判例、法规、组织机构等。该模型为葡萄牙语法律文本分析提供了有力支持,可通过HuggingFace平台或Python代码进行使用。
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。
beto-contextualized-hate-speech - BETO基于情境的西班牙语仇恨言论多标签分类模型
BETOGithubHuggingface仇恨言论检测多标签分类开源项目文本分类模型西班牙语
这个基于BETO的模型为西班牙语仇恨言论检测提供了创新解决方案。它不仅能识别针对8个不同群体的仇恨言论，还能检测暴力煽动。通过综合分析评论内容和背景信息，模型实现了更准确的多标签分类。研究人员和内容审核者可以利用此工具，快速获取详细的仇恨言论分析结果，有助于更好地理解和应对在线仇恨言论问题。
upos-english - Flair框架英语词性标注模型 实现98.6% F1分数
FlairGithubHuggingface序列标注开源项目模型深度学习自然语言处理词性标注
该项目提供了基于Flair框架的英语通用词性标注模型。模型采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在Ontonotes数据集上实现98.6%的F1分数。它能够预测17种通用词性，覆盖形容词、名词和动词等。模型使用简单，只需几行Python代码即可完成词性标注任务。项目同时开放了训练脚本，便于研究者进行复现和优化。
flair-arabic-multi-ner - 阿拉伯语命名实体识别模型实现86%准确率
FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理阿拉伯语
这个阿拉伯语命名实体识别模型能够自动识别文本中的地点、组织机构和人名等实体信息。模型采用深度学习方法训练，识别准确率达到86%，已开源并支持Python环境使用。适合于阿拉伯语自然语言处理、信息提取等应用场景。
ner-german-large - Flair框架驱动的德语大规模命名实体识别模型
FlairGithubHuggingfaceNER开源项目德语命名实体识别机器学习模型自然语言处理
这是一个基于Flair框架的德语大规模命名实体识别(NER)模型。它可识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。模型结合了文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，在CoNLL-03德语修订版数据集上获得92.31的F1分数。研究者可通过Flair库轻松调用此模型进行NER任务。项目同时提供了使用示例和训练脚本，便于进一步开发和优化。
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