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德语命名实体识别模型 集成Flair嵌入和LSTM-CRF技术

这是一个德语命名实体识别(NER)模型,基于Flair框架开发。模型可识别文本中的人名、地名、组织名和其他专有名词,在CoNLL-03德语修订版数据集上F1分数达87.94%。采用Flair嵌入和LSTM-CRF技术,提供高精度的德语NER功能。该模型易于使用,只需几行Python代码即可集成到NLP项目中。

German_Semantic_STS_V2 - 德语语义相似度计算模型 实现文本搜索与聚类
BERTGithubHuggingfacesentence-transformers开源项目德语模型模型自然语言处理语义相似度
这是一个专注于德语文本处理的语义模型,能够准确计算文本间的语义相似度。模型在德语基准测试中表现出色,相似度评分达到0.86,优于现有主流方案。主要应用于智能文本搜索、文档聚类等场景,并提供简单的集成方式。
bert-finetuned-ner - BERT微调模型实现高精度命名实体识别
BERTGithubHuggingfaceconll2003命名实体识别开源项目模型模型微调自然语言处理
该项目基于BERT模型,在conll2003数据集上进行微调,专注于命名实体识别任务。模型在评估集上展现出优异性能,精确率达0.9355,召回率为0.9514,F1分数为0.9433。经过3轮训练,采用Adam优化器和线性学习率调度器,模型在命名实体识别领域表现卓越。
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。
bert-base-german-dbmdz-uncased - 支持不区分大小写文本处理的德语BERT预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目德语无大小写区分机器学习模型自然语言处理
这是一个专为德语设计的BERT预训练模型,主要特点是支持不区分大小写的文本处理。模型针对德语特点进行了优化,适用于各类德语自然语言处理任务,采用MIT许可证发布。该模型与dbmdz/bert-base-german-uncased模型相同,详细信息可参考其模型卡片。
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。
nb-bert-base-ner - 挪威语BERT命名实体识别模型 适用NorNE数据集
BERTGithubHuggingfaceNorNE命名实体识别开源项目挪威语模型自然语言处理
nb-bert-base-ner是一个基于BERT的挪威语命名实体识别模型,通过NorNE数据集微调而成。此模型能够识别挪威语文本中的人名、地名等命名实体。开发者可借助Hugging Face的transformers库轻松集成和使用,项目还提供了简洁的示例代码,便于快速实现挪威语命名实体识别功能。
pos-english - 基于Flair框架的高精度英语词性标注模型
FlairGithubHuggingface序列标注开源项目机器学习模型自然语言处理词性标注
这是一个基于Flair框架的英语词性标注模型,在Ontonotes数据集上实现了98.19%的F1分数。模型采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构,支持45种细粒度词性标签的准确预测。该模型易于集成到Flair库中,可应用于多种自然语言处理任务。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目,集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF,再到多任务学习模型,涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案,便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型,并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南,还支持Docker部署,方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
upos-multi - 多语言支持的高效词性标注模型
FlairGithubHuggingfacePython多语言开源项目模型模型训练词性标注
Flair提供的默认多语言词性标注模型支持12种语言,F1评分达到96.87%。基于Flair embeddings和LSTM-CRF构建,可以通过pip安装整合至应用中,并使用Flair脚本进行自定义训练,提升文本分析能力。适用于广泛的自然语言处理任务,为多语言内容的词性识别提供准确支持。
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。
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