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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

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。

wikineural-multilingual-ner - 融合神经网络和知识库的多语言命名实体识别模型
GithubHuggingfaceWikiNEuRal命名实体识别多语言开源项目模型维基百科自然语言处理
WikiNEuRal是一个创新的多语言命名实体识别模型,基于自动生成的高质量数据集训练而成。该模型支持9种语言,通过结合神经网络和知识库方法,在标准NER基准测试中实现了显著突破,F1分数比现有系统提高了6个点。模型集成了Transformers库,便于快速部署和使用。尽管在百科全书类文本上表现出色,但对新闻等其他文体的泛化能力可能有限。
distilbert-NER - 一个精简、高效的命名实体识别模型
AI模型CoNLL-2003DistilBERTGithubHuggingfacedistilbert-NER命名实体识别开源项目模型
distilbert-NER是DistilBERT的精简版本,专为命名实体识别(NER)任务优化,能够识别地点、组织、人物等实体。相比BERT,参数更少,具备更小的模型体积和更高的速度,并在CoNLL-2003数据集上精细调优,具备良好的精度和性能。
opus-mt-hu-en - 基于OPUS数据集的匈牙利语-英语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-hu-en开源项目数据集机器翻译模型自然语言处理
此项目为基于transformer-align架构的匈牙利语到英语机器翻译模型,采用OPUS数据集训练。模型使用normalization和SentencePiece进行预处理,在Tatoeba测试集上获得52.9的BLEU分数和0.683的chr-F分数。项目提供模型权重、测试集翻译结果及评估数据下载。
robertuito-ner - 基于RoBERTuito的双语命名实体识别模型
GithubHuggingfaceLinCERoBERTuito命名实体识别开源项目机器学习模型模型自然语言处理
robertuito-ner是一个基于RoBERTuito的命名实体识别模型,用于处理西班牙语和英语混合文本。该模型在LinCE NER语料库训练,支持识别人名、地名等实体,在NER任务上达到68.5%的性能指标。通过pysentimiento库集成,可用于社交媒体文本分析和代码切换研究。
hubert-base-ls960 - 自监督语音表示学习模型HuBERT助力语音识别进步
GithubHubertHuggingface开源项目模型自监督学习语音表示语音识别预训练模型
hubert-base-ls960是一个创新的自监督语音表示学习模型,采用Hidden-Unit BERT (HuBERT)方法。该模型通过离线聚类为BERT类预测损失提供对齐标签,在LibriSpeech和Libri-light测试中表现优异,显著降低了词错误率。作为语音识别、生成和压缩的基础模型,hubert-base-ls960为相关研究和应用提供了有力支持。
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。
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。
bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目
GithubHuggingfaceMIT许可证免责条款开源许可开源项目模型版权声明软件分发
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。
ner-bert-base-cased-pt-lenerbr - 葡萄牙语法律文本的BERT命名实体识别模型
BERTGithubHuggingfaceLeNER-BrNER开源项目模型法律领域葡萄牙语
这是一个针对葡萄牙语法律文本的命名实体识别模型,基于BERT架构在LeNER-Br数据集上微调而来。模型在测试集上取得了89.26%的F1分数,可识别多种法律实体类型,包括判例、法规、组织机构等。该模型为葡萄牙语法律文本分析提供了有力支持,可通过HuggingFace平台或Python代码进行使用。
bert-base-indonesian-NER - BERT模型驱动的印度尼西亚语命名实体识别系统
GithubHuggingfaceMIT印尼语开源项目标记分类模型许可证语言
bert-base-indonesian-NER是一个基于BERT架构的印度尼西亚语命名实体识别模型。该模型经过优化,能够准确识别印尼语文本中的人名、地名和组织机构等实体。作为印尼语自然语言处理的重要工具,此项目为本地化NLP技术的发展提供了有力支持。
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