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匈牙利语命名实体识别模型实现30余类实体智能检测

语料库标注 OntoNotes Huggingface 机器学习 NerKor 开源项目模型命名实体识别 Github

这款匈牙利语命名实体识别模型基于SZTAKI-HLT/hubert-base-cc架构开发，具备多样化的实体识别能力。模型可识别人名、地点、组织机构等基础实体，同时支持日期、时间、货币等数值型实体，总计超过30种实体类型。通过NerKor+CARS-ONPP语料库训练，最大处理序列长度为448，能够有效完成匈牙利语文本中的实体分析工作。

Github

Huggingface

介绍相关项目

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。

sentiment-hts5-xlm-roberta-hungarian - 使用XLM-RoBERTa进行匈牙利语推文情感分类

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa匈牙利语开源项目情感分析文本分类模型

此情感分析模型基于XLM-RoBERTa，对匈牙利推文进行五种情感状态的分类。模型经过HTS数据集微调，支持分析最长128字符的推文。了解更多技术细节和使用实例，可访问GitHub或在线演示网站。

ner-german-large - Flair框架驱动的德语大规模命名实体识别模型

FlairGithubHuggingfaceNER开源项目德语命名实体识别机器学习模型自然语言处理

这是一个基于Flair框架的德语大规模命名实体识别(NER)模型。它可识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。模型结合了文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，在CoNLL-03德语修订版数据集上获得92.31的F1分数。研究者可通过Flair库轻松调用此模型进行NER任务。项目同时提供了使用示例和训练脚本，便于进一步开发和优化。

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。

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。

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。

roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理

XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具，支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练，可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发，具有强大的跨语言能力，但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具，它为多语言文本分析提供了有力支持。

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-large-NER - BERT大型版命名实体识别模型实现最先进性能

BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理

bert-large-NER是一个基于BERT大型模型的命名实体识别(NER)工具。该模型在CoNLL-2003数据集上训练，可准确识别地点、组织、人名和其他杂项四类实体。模型支持通过Transformers pipeline轻松集成，适用于多种NER应用场景。在测试集上，bert-large-NER的F1分数达到91.7%，展现了卓越的实体识别能力。

bert-base-turkish-cased-ner - 土耳其语BERT命名实体识别模型实现99.61%准确率

BERTGithubHuggingface命名实体识别土耳其语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理

该项目提供了一个基于BERT的土耳其语命名实体识别模型。通过使用精选的土耳其NER数据集进行微调，模型能够识别人名、组织机构和地点等实体。在多个测试集上，模型展现出优异性能，总体F1分数为96.17%，准确率达99.61%。项目还提供了简洁的使用接口，便于集成到各种土耳其语自然语言处理任务中。

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