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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。

opus-mt-en-hu - 基于Transformer的英匈双语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-hutransformer开源项目机器翻译模型自然语言处理
opus-mt-en-hu是一个英语到匈牙利语的机器翻译模型,采用Transformer架构设计。该模型基于OPUS数据集训练,应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型实现了40.1的BLEU分数和0.628的chr-F分数,表现出良好的翻译能力。模型提供了原始权重和测试集翻译结果供下载,便于进行评估和实际应用。
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。
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。
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。
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。
ner-french - 法语命名实体识别的开源Flair模型
FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型法语自然语言处理
这是一个基于Flair框架的法语命名实体识别开源模型。它可识别人名、地点、组织和其他四类实体,采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构,在WikiNER数据集上F1分数达90.61%。开发者可通过Python和Flair库便捷地使用该模型进行法语文本的命名实体识别。模型支持简单的加载方式,适用于各种法语自然语言处理任务。
bcms-bertic - 多语言Transformer模型助力波斯尼亚及周边语言处理
BERTićGithubHuggingface仇恨言论检测变压器语言模型实体识别开源项目模型语义标注
模型通过8亿词训练,优化波斯尼亚、克罗地亚、黑山及塞尔维亚语言处理。在词性标注、命名实体识别等方面表现优于mBERT、cseBERT,且已微调供识别仇恨言论及命名实体。
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-german - 基于XLM-RoBERTa的大型多语言模型优化德国文本的命名实体识别
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理
该项目展示了一种基于大规模多语言数据训练的XLM-RoBERTa模型,专注于德语文本的命名实体识别和词性标注,能够高效解析德语文本,并通过内置管道进行自然语言理解任务的方便集成。
UniNER-7B-all - 跨多数据集的命名实体识别开源模型
GithubHuggingfaceUniNER命名实体识别大模型开源项目模型研究自然语言处理
UniNER-7B-all模型结合ChatGPT生成的Pile-NER-type和Pile-NER-definition数据及Universal NER基准中40个数据集进行训练,适合多数据集的命名实体识别研究。模型在排除CrossNER和MIT数据集的情况下进行OOD评估。详细的使用指南和模型信息可以通过相关论文及GitHub仓库获得,模型适用于研究目的,遵循CC BY-NC 4.0许可协议。
roberta-large-ontonotes5 - RoBERTa-large模型在OntoNotes 5数据集上的高性能命名实体识别微调版本
GithubHuggingfaceRoBERTaT-NER命名实体识别开源项目模型模型微调自然语言处理
这是roberta-large在OntoNotes 5数据集上的微调模型,专门用于命名实体识别任务。在测试集上,该模型达到了0.909的F1分数(微观)、0.905的精确度和0.912的召回率。模型采用CRF层,最大序列长度128,经过15轮训练。用户可通过tner库轻松应用此模型。它在多种实体类型识别中表现优异,尤其擅长识别地缘政治区域、组织和人物。
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