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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。

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。
camembert-ner-with-dates - 基于camemBERT的法语命名实体识别模型集成日期标记功能
CamemBERTGithubHuggingFaceHuggingface命名实体识别开源项目日期标注模型自然语言处理
camembert-ner-with-dates是一个增强版的法语命名实体识别模型,基于camemBERT架构,新增日期标记功能。该模型在扩展的wikiner-fr数据集(约17万句)上训练,支持识别组织、人名、地点、杂项和日期等实体。在混合测试数据上,模型达到83%的F1分数,优于传统日期解析方法。用户可通过Hugging Face平台轻松使用该模型,总体精确度、召回率和F1分数均达到0.928。
gliner_large-v2.5 - 利用双向变压器编码器的通用命名实体识别模型
GLiNERGithubHuggingface双向Transformer编码器命名实体识别多语言开源项目模型语言模型
GLiNER是一款通用命名实体识别模型,基于BERT风格的双向变压器编码器,能够识别广泛的实体类型,如人名、奖项和日期等。与传统模型相比,它无需预定义实体,且在资源受限的环境中比大型语言模型更具实用性和经济性。通过安装GLiNER Python库,即可轻松加载并预测实体。最新版在基准测试中表现出色。
bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目
GithubHuggingfaceMIT许可证免责条款开源许可开源项目模型版权声明软件分发
该项目基于BERT的bert-base-uncased模型,通过微调实现了命名实体识别(NER)功能。模型能有效识别文本中的实体,支持多种语言和实体类别,包括人名、地名、组织机构等。在多个NER数据集上展现了优异性能,模型参数规模约1.1亿。项目为自然语言处理研究人员和开发者提供了一个强大的工具,可用于提取各类文本中的关键实体信息,适用于信息抽取、问答系统等多种应用场景。
gliner_large-v1 - 资源友好的多实体识别模型,为多种应用场合提供灵活解决方案
GLiNERGithubHuggingfacePile-NER数据集双向变压器编码器命名实体识别开源项目模型模型训练
GLiNER是通过双向转换器编码器实现的命名实体识别模型,可识别多种实体类型。它是传统NER模型和大型语言模型这两者的高效替代,特别适合资源有限的场合。GLiNER在Pile-NER数据集上经过训练,具备灵活性且不受实体类型限制。用户可通过安装并导入GLiNER库轻松进行实体识别。
wav2vec2-large-xlsr-53-german - 优化德语自动语音识别的开源模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目德语模型深度学习语音识别
本项目利用wav2vec2-large-xlsr-53-german模型对德语Common Voice数据集进行自动语音识别,得到WER为18.5%的结果。项目采用Torchaudio和Transformers库,并使用Resample进行音频预处理。该模型在语音转文字应用中具有广泛的研究价值。
deepset-mxbai-embed-de-large-v1 - 高性能德语句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers变换器模型嵌入模型开源项目模型特征提取自然语言处理
deepset-mxbai-embed-de-large-v1是一个专为德语开发的句子嵌入模型。该模型基于Sentence Transformers技术,可将德语文本转换为向量表示。在语义相似度和文本分类等任务中表现优异,为德语自然语言处理应用奠定基础。支持高效特征提取,适用于多种下游任务。
gliner_multi_pii-v1 - 多语言支持的高效个人隐私信息识别模型
GLiNERGithubHuggingface命名实体识别开源项目数据安全模型身份验证隐私信息识别
GLiNER是一个基于BERT的命名实体识别模型,专门用于识别个人身份信息(PII)。该模型支持60多种PII实体类型,包括姓名、组织、电话、地址和护照号码等,并可在多语言环境中使用。与传统NER模型和大型语言模型相比,GLiNER在保持灵活性的同时大幅降低了资源消耗,特别适合在资源受限的场景中进行PII检测。
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。
spelling-correction-german-base - 德语文字错误修正及符号优化工具
GitHubGithubHuggingfacebart-base-spelling-de开源项目德语拼写校正模型模型开发
该开源项目提供了一个德语拼写和标点符号的自动纠正功能,适用于需要高德语书写精度的场合。目前项目仍在开发中,有可能会产生误差,用户可根据需求进行调整。同时,欢迎访问GitHub仓库参与项目开发或开展个性化实验。
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