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阿拉伯语命名实体识别模型实现86%准确率

Huggingface 命名实体识别开源项目阿拉伯语模型机器学习 Github 自然语言处理 Flair

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。

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介绍相关项目

Product-Name-NER-model - 繁体中文商品名称属性识别模型

GithubHuggingfaceNER命名实体识别商品名称属性提取开源项目模型繁体中文

这是一个针对繁体中文商品名称的命名实体识别（NER）模型，可识别16种商品属性，如品牌、名称和颜色等。模型在容量、重量和颜色识别方面表现尤为出色，总体F1-score达到0.7807。该工具可应用于电子商务、产品分析和搜索优化等领域，有助于提升相关数据处理的效率。

bert-fa-base-uncased-ner-peyma - 基于BERT的波斯语命名实体识别模型ParsBERT

GithubHuggingfaceParsBERTTransformer命名实体识别开源项目模型波斯语自然语言处理

ParsBERT是一个用于波斯语命名实体识别(NER)的开源模型。该模型基于BERT架构,在PEYMA数据集上训练,可识别7类命名实体。在PEYMA测试集上,ParsBERT实现了93.40%的F1分数,超越了此前的模型。研究者可通过Hugging Face Transformers库便捷地应用此模型进行波斯语NER任务。

bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目

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。

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。

thainer-corpus-v2-base-model - 泰语命名实体识别模型，支持地名、人名等信息的高精度识别

GithubHuggingfaceNamed Entity RecognitionWangchanBERTa实体识别模型开源项目模型模型训练泰语

该命名实体识别模型基于Thai NER v2.0语料库训练，专为泰语文本的实体分类而设计。通过WangchanBERTa基础模型训练，提供高精度和F1分数，确保识别结果准确。需要使用自定义代码进行推理以避免错误标签，相关信息和下载链接在HuggingFace Hub提供。

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。

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。

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。

SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架

BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目

SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架，支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型，并通过免费API进行快速原型开发和部署。

bert-base-romanian-ner - 罗马尼亚语命名实体识别的高级BERT模型

GithubHuggingfaceRONECbert-base-romanian-ner命名实体识别开源项目文本预处理模型模型性能

此项目提供了一款经过微调的BERT模型，专注于罗马尼亚语命名实体识别，以优异的性能而著称。模型识别15种实体，如人物、地缘政治实体、地点、组织等，并基于RONEC v2.0数据集训练，拥有超过50万标记及80,283个独特实体。生成的标签采用BIO2格式，使其在命名实体识别任务中表现卓越。用户可通过Transformers库的NER管道或Python包便捷使用该模型。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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