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flair

一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用

Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。

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。
spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库
Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型
Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库,提供高效且准确的自然语言处理注释,支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型,支持 200 多种语言,涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型,支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。
FlagAI - 高效易用的大规模AI模型开发工具
FlagAIGithub中文任务多模态大规模模型并行训练开源项目
FlagAI是一款高效易用的大规模AI模型开发工具。它支持Aquila、AltCLIP、GLM等30多种主流模型的快速部署和微调,特别擅长中文自然语言处理任务。FlagAI可用于文本分类、信息抽取、问答、摘要生成等多种应用场景,并提供便捷的少样本学习工具。此外,FlagAI支持简洁的并行训练实现,有助于提高开发效率。
hunflair2-ner - 基于Flair的生物医学实体识别开源模型
FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目文本分析模型自然语言处理
HunFlair2-NER是一个面向生物医学领域的命名实体识别模型,基于Flair框架开发。模型可识别文本中的生物医学实体,包括基因、疾病和化合物等。基于PrefixedSequenceTagger架构,集成SciSpacy分词功能,适用于生物医学文献分析、临床报告处理等场景。支持Python环境快速部署集成。
ner-english-ontonotes-large - Flair框架的大规模英语命名实体识别模型支持18种实体类型
FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
ner-english-ontonotes-large是Flair框架中的大规模英语命名实体识别模型。该模型可识别18种实体类型,包括人名、地点和组织等,在Ontonotes数据集上F1分数达90.93%。模型基于文档级XLM-R嵌入和FLERT技术,通过简洁的Python代码即可调用。这一工具为各类自然语言处理任务提供了精准的命名实体识别功能。
NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库
GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉
提供全面的自然语言处理(NLP)资源,涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态,探索自然语言处理的应用潜力。
ner-english-large - 基于FLERT技术的英语命名实体识别开源模型
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
ner-english-large是基于Flair框架的英语命名实体识别模型,采用FLERT技术和XLM-R嵌入。该模型可识别人名、地点、组织和其他实体,F1分数为94.36。它易于集成,适用于多种NLP任务,为研究人员和开发者提供了实用的英语文本分析工具。
EasyNLP - 综合性易用的NLP工具包,支持大规模预训练模型
EasyNLPGithubNLP工具包分布式训练多模态预训练模型开源项目知识蒸馏
EasyNLP是一个由阿里巴巴发布的自然语言处理工具包,基于PyTorch架构,支持分布式训练和多种NLP算法。它结合知识蒸馏和少样本学习技术,支持大规模预训练模型的部署,并支持CLIP和DALLE等多模态预训练模型,与阿里云PAI平台无缝集成,提供统一的模型训练和部署框架,广泛应用于多个业务场景。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
nlu - 强大而简洁的自然语言处理Python库
GithubNLUPython库Spark NLP开源项目自然语言处理预训练模型
NLU是一款功能丰富的Python库,整合了1000多个预训练模型,支持100多种语言的文本挖掘任务。该库将复杂的NLP任务简化为单行代码操作,大大提高了文本分析的效率。NLU兼容多种数据格式,包括Pandas、Spark和Modin等数据框架,以及numpy数组和字符串列表。从词嵌入到情感分析、命名实体识别,NLU提供了全面的NLP功能,是自然语言处理领域的重要工具。
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