robertuito-ner

基于RoBERTuito的双语命名实体识别模型

RoBERTuito Github 命名实体识别自然语言处理机器学习模型 Huggingface LinCE 开源项目模型

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

xlm-roberta-large-ner-spanish - 基于XLM-Roberta-large的高性能西班牙语命名实体识别模型

CoNLL-2002GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别开源项目模型自然语言处理西班牙语

xlm-roberta-large-ner-spanish是一个基于XLM-Roberta-large模型微调的西班牙语命名实体识别(NER)模型。该模型在CoNLL-2002数据集的西班牙语部分上训练，在测试集上实现了89.17的F1分数，展现出优秀的性能。此模型能够有效识别文本中的人名、地名、组织机构等命名实体，为西班牙语自然语言处理任务提供了有力工具。

robertuito-sentiment-analysis - RoBERTuito西班牙语推文情感分析开源模型

GithubHuggingfaceRoBERTuitopysentimiento开源项目情感分析推特模型西班牙语

robertuito-sentiment-analysis是一个开源的西班牙语推文情感分析模型。基于RoBERTuito预训练模型，使用TASS 2020语料库训练，支持积极、消极和中性三类情感标签。该模型通过pysentimiento库易于使用，在多项NLP任务中表现优异，并具有一定的跨语言能力。项目提供了详细的使用说明和性能评估结果，适用于研究和应用开发。

roberta-large-ner-english - 基于RoBERTa的英语命名实体识别模型擅长处理非正式文本

GithubHuggingFaceHuggingfaceNERroberta-large实体识别开源项目模型自然语言处理

roberta-large-ner-english是一个基于RoBERTa大型模型微调的英语命名实体识别模型。它在CoNLL-2003数据集上训练，在验证集上实现了97.53%的F1分数。该模型在处理电子邮件、聊天等非正式文本时表现优异，尤其擅长识别不以大写字母开头的实体。相比SpaCy，它在非正式文本上的表现更出色。模型可识别人名、组织、地点和杂项实体，并可通过HuggingFace库轻松集成到NLP项目中。

robertuito-emotion-analysis - RoBERTuito驱动的西班牙语情感分析模型

GithubHuggingfaceRoBERTuitoTwitter开源项目情感分析模型自然语言处理西班牙语

robertuito-emotion-analysis项目提供了一个基于RoBERTuito的西班牙语情感分析模型。该模型能够识别6种基本情绪和中性情绪，在情感分析、仇恨言论检测和讽刺识别等任务中表现出色。模型使用TASS 2020 Task 2语料库训练，为处理西班牙语社交媒体文本提供了有效工具。研究人员可以通过Hugging Face模型库轻松访问和使用这一资源。

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。

bert-spanish-cased-finetuned-ner - 西班牙语BERT模型微调用于命名实体识别

BETOGithubHuggingfaceNER开源项目模型精调西班牙语

通过微调，西班牙语BERT cased模型被优化用于命名实体识别任务。使用CONLL Corpora ES数据集，训练数据包含8700条实例，开发数据2200条。在评估集上F1得分为90.17，表现优于其他多语种和TinyBERT模型。采用Huggingface工具包，便于快速应用。

roberta-es-clinical-trials-ner - 西班牙语临床试验文本的医学命名实体识别模型

GithubHuggingfaceUMLSroberta-es-clinical-trials-ner临床试验医学命名实体识别开源项目模型西班牙语

这是一个针对西班牙语临床试验文本的医学命名实体识别模型。它可以识别四类语义实体:解剖结构、化学物质、疾病和医疗程序。模型基于bsc-bio-ehr-es预训练模型微调而来,在评估集上展现出较高的准确率和F1值。目前该模型仍在开发中,主要用于分析临床试验相关文本,不适合直接应用于医疗决策。

tner-xlm-roberta-base-ontonotes5 - XLM-RoBERTa多语言命名实体识别模型实现高精度实体标注

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别开源项目标记分类模型深度学习自然语言处理

该命名实体识别模型基于XLM-RoBERTa预训练模型微调，专用于令牌分类任务。模型支持识别组织、人名、地点等多种实体类型，采用12层注意力头结构，词汇表包含250002个词。项目提供完整训练数据集和评估指标，并通过tner库实现简单集成。其开源特性和易用API使其成为构建高性能多语言NER应用的理想选择。

xlm-roberta-base-ner-silvanus - 基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型

GithubHuggingfaceNERXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型零样本迁移学习

该模型基于xlm-roberta-base在印尼NER数据集上微调而来，可从社交媒体文本中提取位置、日期和时间信息。虽然训练数据为印尼语，但通过零样本迁移学习，模型支持英语、西班牙语、意大利语和斯洛伐克语的信息提取。在验证集上，模型展现出91.89%的精确率、92.73%的召回率和92.31%的F1分数，显示了其在多语言命名实体识别任务中的有效性。

xlm-roberta-large-wnut2017 - XLM-RoBERTa模型在多语言命名实体识别中的应用

GithubHuggingfaceNERTransformerXLM-RoBERTa开源项目模型模型微调自然语言处理

xlm-roberta-large-wnut2017是一个微调用于多语言命名实体识别的XLM-RoBERTa模型，具备多语言处理能力。使用者可以轻松地调用该模型以增强语言信息提取的效率。详情请参考TNER官方库。

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