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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。

hubert-base-superb-ks - 基于HuBERT的语音命令词识别与关键词检测模型
GithubHuBERTHuggingfaceSUPERB关键词检测开源项目模型语音识别音频分类
该语音关键词检测系统基于HuBERT预训练模型开发,可识别Speech Commands数据集中的10类预设命令词、静音和未知类别。模型在测试集达到96.72%准确率,支持16kHz采样率音频输入,集成transformers pipeline接口,便于设备端快速部署和调用。
hunflair2-ner - 基于Flair的生物医学实体识别开源模型
FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目文本分析模型自然语言处理
HunFlair2-NER是一个面向生物医学领域的命名实体识别模型,基于Flair框架开发。模型可识别文本中的生物医学实体,包括基因、疾病和化合物等。基于PrefixedSequenceTagger架构,集成SciSpacy分词功能,适用于生物医学文献分析、临床报告处理等场景。支持Python环境快速部署集成。
IndicNER - 面向11种印度语言的多语言命名实体识别模型
GithubHuggingfaceIndicNER印度语言命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
IndicNER是一个针对11种印度语言开发的命名实体识别模型。该模型通过数百万句子的微调训练,并在人工标注测试集和多个公开数据集上进行了性能评估。IndicNER支持阿萨姆语、孟加拉语、古吉拉特语等多种印度语言,能够有效识别句子中的命名实体。作为一个基于最新深度学习技术的工具,IndicNER为印度语言的自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
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。
gliner_multi - 灵活识别多语言实体的开源NER模型
GLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
GLiNER-multi是一个基于双向Transformer架构的开源多语言命名实体识别模型。它能够灵活识别各种实体类型,填补了传统NER模型与大型语言模型之间的空白。该模型在Pile-NER数据集上训练,支持多语言处理,易于集成到不同的自然语言处理应用中。GLiNER-multi在保证性能的同时优化了模型规模,适用于计算资源有限的场景。
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english - XLM-RoBERTa基于命名实体识别模型支持百余种语言
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理迁移学习
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english是基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型,预训练涵盖百余种语言,并经英语CoNLL-2003数据集微调。适用于命名实体识别、词性标注等标记分类任务,具备出色的多语言处理能力。模型由Facebook AI团队开发,在Hugging Face平台开放使用。使用时需注意潜在偏见和局限性。
ner-spanish-large - 大规模西班牙语实体识别 精确识别四类标签
FlairGithubHuggingfaceXLM-R人工智能命名实体识别开源项目模型西班牙语
Flair西班牙语实体识别模型,采用XLM-R嵌入和FLERT技术,训练于CoNLL-03西班牙数据集,F1得分90.54。支持识别人名、地名、组织名及其他标签,适合需要文本上下文精确理解的应用。
ner-english-large - 基于FLERT技术的英语命名实体识别开源模型
FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目模型深度学习自然语言处理
ner-english-large是基于Flair框架的英语命名实体识别模型,采用FLERT技术和XLM-R嵌入。该模型可识别人名、地点、组织和其他实体,F1分数为94.36。它易于集成,适用于多种NLP任务,为研究人员和开发者提供了实用的英语文本分析工具。
universal_ner_ita - 意大利语命名实体识别,使用零样本学习适用于多领域
GLiNERGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目意大利语模型零样本学习
该模型适用于意大利语命名实体识别,通过零样本学习实现对多种实体的识别,无需特定训练。可联系Michele Montebovi进行定制以提升性能。模型支持CPU运行并可通过浏览器直接体验。
biomedical-ner-all - 基于英语的生物医学实体识别AI模型
AIGithubHuggingfaceMaccrobatNamed Entity Recognitiontransformers库开源项目模型生物医学
该AI模型基于Maccrobat数据集训练,可以识别107种生物医学实体,适用于案例报告等文本工作。通过distilbert-base-uncased构建,拥有低碳排放(0.0279千克)和30.17分钟的训练时间。通过Huggingface API或transformers库,可便捷应用于生物医学领域;教程视频提供详细使用说明。
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