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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。

bi-encoder_msmarco_bert-base_german - 德语语义搜索和文档检索的先进模型 基于MSMARCO数据集训练
BERTGithubHuggingfaceMSMARCO信息检索开源项目文档检索模型语义搜索
这个模型专为德语语义搜索和文档检索设计。它使用机器翻译的MSMARCO数据集训练,结合硬负样本和Margin MSE损失,在非对称搜索任务中达到了先进水平。模型在germandpr-beir基准测试的NDCG指标上表现出色,优于其他多语言模型。它与Sentence Transformer库兼容,可广泛应用于各类信息检索任务。
tner-xlm-roberta-base-ontonotes5 - XLM-RoBERTa多语言命名实体识别模型实现高精度实体标注
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别开源项目标记分类模型深度学习自然语言处理
该命名实体识别模型基于XLM-RoBERTa预训练模型微调,专用于令牌分类任务。模型支持识别组织、人名、地点等多种实体类型,采用12层注意力头结构,词汇表包含250002个词。项目提供完整训练数据集和评估指标,并通过tner库实现简单集成。其开源特性和易用API使其成为构建高性能多语言NER应用的理想选择。
bert-base-uncased-conll2003 - 基于BERT的CoNLL-2003数据集命名实体识别模型
BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目模型模型微调自然语言处理
此模型是基于bert-base-uncased在CoNLL-2003数据集上微调的命名实体识别模型。经过2轮训练,模型在测试集上展现出优秀性能:精确率达0.8885,召回率为0.9046,F1分数为0.8965,准确率高达0.9781。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,为NLP领域提供了一个高效的命名实体识别解决方案。
distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english - 基于DistilBERT的英语命名实体识别模型
CoNLL-2003DistilBERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理迁移学习
这是一个基于distilbert-base-cased模型微调的英语命名实体识别(NER)工具。该模型在conll2003英语数据集上训练,对大小写敏感,在验证集上达到98.7%的F1分数。它能够有效识别和分类文本中的人名、地名和组织名等命名实体,为各种自然语言处理任务提供支持。
bengali_language_NER - 在Wikiann数据集上使用多语言BERT模型微调,实现孟加拉语实体识别
Bengali Named Entity RecognitionF1评分GithubHuggingfaceWikiann多语言开源项目模型精调
该项目使用Wikiann数据集微调bert-base-multilingual-cased模型,实现孟加拉语命名实体识别。标签分类涵盖人物、组织、地点,高训练集F1分数达0.9979,测试集为0.9673,并提供实例代码,适合研究语言处理与语义分析的用户。
phibert-finetuned-ner - 微调生物文本识别的新模型提升精度与准确性
Adam优化器GithubHuggingfacephibert-finetuned-ner召回率开源项目模型精确度训练损失
phibert-finetuned-ner模型是通过微调dmis-lab的biobert-v1.1而实现的,旨在提高生物文本识别领域的精度和准确性。其在评估数据集上取得了精度0.9238和准确性0.9950。此模型适用于生物医学领域的命名实体识别,优化过程中采用了Adam优化器和线性学习率调度策略,在3个训练纪元中实现了低损失与高精确度。
German_Semantic_V3 - 德语句子嵌入模型,增强德语语义处理
German_Semantic_V3GithubHuggingface开源项目德国文化模型相似度评估词向量语义句子嵌入
German Semantic V3 是一款德语语义句子嵌入模型,具备灵活性和丰富的文化知识。采用 Matryoshka Embeddings 和 GBert-Large 基础,支持长文本的嵌入,并展现出对小错误的鲁棒性。更新的知识库和优化的德语特性提升了处理效率,令其在应对德语语境和文化语义需求时表现出色。
indobert-model-ner - IndobertNER:基于BERT的印度尼西亚语命名实体识别模型
GithubHuggingfaceIndoBERT命名实体识别开源项目模型模型微调深度学习自然语言处理
IndobertNER是基于indolem/indobert-base-uncased模型微调的印度尼西亚语命名实体识别模型。在评估集上,该模型展现出优秀性能,精确率达0.8307,召回率为0.8454,F1分数为0.8380。模型训练采用Adam优化器,使用线性学习率调度器,经过10轮迭代。虽然目前缺乏具体应用指南,但IndobertNER在印度尼西亚语自然语言处理领域具有广阔应用前景。
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。
bert-base-parsbert-ner-uncased - ParsBERT-NER:高性能波斯语命名实体识别模型
BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型波斯语自然语言处理
ParsBERT-NER是一个专门用于波斯语命名实体识别的预训练模型。该模型基于BERT架构,在ARMAN和PEYMA数据集上进行微调,支持识别组织、地点、人名等多种实体类型。在多个波斯语NER基准测试中,ParsBERT-NER展现出卓越性能,F1分数最高达98.79%。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用这一模型进行波斯语自然语言处理任务。
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