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ner-bert-german

基于BERT的德语命名实体识别模型实现精准NER分析

该模型通过对bert-base-multilingual-cased进行微调,实现德语文本中位置、组织和人名的识别。模型在wikiann数据集训练后,总体F1分数达0.8829,在人名实体识别方面表现尤为出色。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器,经7轮训练完成。

bert4ner-base-chinese - 基于BERT的中文命名实体识别模型,具备高精度性能
BertSoftmaxGithubHuggingfacePEOPLEbert4ner中文实体识别开源项目模型
bert4ner-base-chinese项目是一个基于BERT的中文命名实体识别模型,在人民日报数据集上取得了高精度表现。通过BertSoftmax网络结构,能够准确识别文本中的人名、时间等实体信息。可通过nerpy库调用该模型,也支持无外部依赖的直接调用方式,适用于各种自然语言处理应用。
gbert-large - 提升德语文本处理效能的高性能BERT模型
German BERTGithubHaystackHuggingfacedeepset开源项目性能模型语言模型
gbert-large为由原德语BERT与dbmdz BERT团队开发的德语BERT语言模型,在GermEval系列测试中展现优异性能,如GermEval18粗分类80.08分。探索其他模型如gbert-base与gelectra系列。
distilbert-base-german-cased - 轻量级德语BERT预训练模型
DistilBERTGithubHuggingface开源项目德语机器学习模型自然语言处理预训练模型
distilbert-base-german-cased是一个基于知识蒸馏技术的德语BERT压缩模型。该模型在维持BERT基础功能的同时减少了模型体积和运算资源消耗,可用于资源受限环境下的德语自然语言处理任务。模型支持大小写敏感的文本处理功能。
arabic-ner - 阿拉伯语BERT命名实体识别模型支持九大类型
BERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语
该阿拉伯语命名实体识别模型基于BERT预训练,可识别9种实体类型,包括人名、组织、地点等。模型使用37.8万标记的语料训练,在3万标记验证集上F1分数达87%。项目提供完整示例,适用于多种阿拉伯语自然语言处理任务。
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。
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。
camembert-ner - 基于camemBERT的高性能法语命名实体识别模型
GithubHuggingfaceNERcamemBERTwikiner_fr实体识别开源项目模型自然语言处理
camembert-ner是一个在wikiner-fr数据集上微调的法语命名实体识别模型。该模型在非正式文本如电子邮件和聊天记录中表现出色,尤其善于识别不以大写字母开头的实体。它能够识别人名、组织、地点和其他杂项实体,并可通过HuggingFace框架轻松集成。模型的整体F1分数为0.8914,其中人名识别准确率最高,达到0.9483。
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。
heBERT_NER - HeBERT: 专为希伯来语设计的命名实体识别和情感分析模型
GithubHeBERTHuggingface命名实体识别开源项目情感分析情感识别情绪用户生成内容模型
HeBERT是一个基于Google BERT架构的希伯来语模型,通过希伯来语OSCAR、维基百科以及情感用户生成内容数据集进行训练。它能够识别希伯来语文本中的人名、组织和地理位置等命名实体,并在测试中表现出色。此外,HeBERT还支持情感识别和情绪分析,研究人员和开发者可以在Huggingface平台上访问此模型。该工具适合需要进行深入希伯来语文本分析的用户。
bert-base-japanese-v3-ner-wikipedia-dataset - 基于维基百科数据集的日语命名实体识别BERT模型
BERTGithubHuggingfaceWikipedia数据集固有表現認識大规模语言模型开源项目模型自然语言处理
本项目提供了一个基于BERT的日语命名实体识别模型,该模型使用维基百科数据集进行训练。模型能够识别日语文本中的人名、地名等实体,可通过Transformers库轻松调用。项目源自《大规模语言模型入门》一书,提供了使用示例和相关资源链接,采用Apache 2.0许可证。
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