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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。

bert-ner-japanese - 日本语固有表达识别,使用BERT模型实现
BERTGithubHuggingface固有表现抽取开源项目日本机器学习模型自然语言处理
本项目利用BertForTokenClassification模型,实现高效的日本语固有表达识别,可识别八种类别,如人名、法人名和地名等,以满足多样化的语言处理需求。该项目基于东北大学的日本语BERT模型和stockmarkteam的Wikipedia数据集进行训练,通过安装transformers库等,即可实现快速识别,适合应用于IT和学术研究领域的文本分析。
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。
bert-base-arabic-camelbert-mix-ner - 基于CAMeLBERT Mix的阿拉伯语命名实体识别模型
CAMeLBERT-MixGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语预训练模型
这是一个基于CAMeLBERT Mix模型微调的阿拉伯语命名实体识别模型。该模型使用ANERcorp数据集进行训练,能够识别阿拉伯语文本中的地点等命名实体。用户可通过CAMeL Tools或Transformers pipeline轻松调用。模型在多项自然语言处理任务中表现优异,尤其适合处理现代标准阿拉伯语文本。
gliner_large-v2.1 - 通用命名实体识别模型,适合资源有限的应用场景
GLiNERGithubHuggingface双向Transformer命名实体识别多语言开源开源项目模型
GLiNER是使用双向Transformer编码器的通用命名实体识别模型,能够识别多种实体类型。相比于传统NER模型和体积庞大的语言模型,GLiNER在资源有限的情况下表现出卓越的灵活性和效率。最新的GLiNER v2.1版本支持单语和多语模型,性能表现依旧出色。用户可以通过安装GLiNER Python库,将其方便地集成到项目中,适用于多种语言的文本预测任务。
SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架
BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目
SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架,支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型,并通过免费API进行快速原型开发和部署。
chatbot_ner - 提供多语言支持的开源聊天机器人实体识别框架
API结构Chatbot NERConversational AIGithub印度语言支持实体识别开源项目
Chatbot NER是一个开放源代码框架,专为会话AI设计,支持在文本中进行实体识别。它目前支持英语、印地语、古吉拉特语、马拉地语、孟加拉语和泰米尔语及其混合形式。通过使用常见模式和NLP技术,能够从语言的稀疏数据中提取必要的实体。Haptik团队正在扩展其支持范围到所有印度语言及其方言。该框架的API结构易于使用,特别适合会话式AI应用,并且提供详尽的文档以便用户设置和操作。
pytorch-bert-crf-ner - PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器
BERTCRFGithubKoBERTNERPytorch开源项目
该项目是一个用PyTorch实现的BERT和CRF结合的韩文命名实体识别器,适用于PyTorch v1.2及Python 3.x环境。通过实际案例和详细日志展示该识别器的使用方法及其高效的韩文命名实体识别能力。借助于SKTBrain的KoBERT模型,本项目实现了容易上手的BERT-CRF命名实体识别系统。
Few-NERD - 大规模精细标注的命名实体识别数据集
BERTFew-NERDGithubfew-shot实体识别开源项目监督学习
Few-NERD是一个大规模精细标注的命名实体识别数据集,包含8种粗粒度类型、66种细粒度类型、188,200个句子、491,711个实体和4,601,223个标记。支持监督学习和少样本学习的三种基准任务。了解数据集的关键功能、最新更新,以及如何获取数据和运行模型的详细指南。
GLiNER - 通用轻量级命名实体识别模型
BERTGLiNERGithub命名实体识别开源项目机器学习自然语言处理
GLiNER是一个通用轻量级的命名实体识别模型,采用双向转换器编码器架构。它能识别任意类型的实体,填补了传统NER模型和大型语言模型之间的空白。GLiNER具有灵活性高、体积小、效率高的特点,适用于资源受限的场景。该模型支持自定义实体类型,可应用于信息提取、文本分类等多种自然语言处理任务。
entity-recognition-datasets - 多领域实体识别和命名实体识别任务数据集
AnnotationsDatasetsEntity RecognitionGithubNERNamed Entity Recognition开源项目
此库包含多个领域的实体识别和命名实体识别(NER)任务数据集,包括新闻、社交媒体、医学等。项目提供数据目录和转换代码,部分数据因许可证限制无法直接共享。虽然自2020年起更新较少,但仍接受通过issue或pull request添加的数据集,并支持多种语言的NER数据,如德语、西班牙语和荷兰语等。
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