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

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介绍相关项目

bertin-roberta-base-spanish - 创新抽样技术实现高效西班牙语模型训练

BERTINGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目机器学习模型自然语言处理西班牙语

BERTIN项目采用创新的抽样技术从mC4数据集中提取高质量西班牙语语料,实现了以更少的步骤和数据量训练RoBERTa模型。该方法不仅提高了训练效率,还使模型在某些任务上超越了现有的最先进水平,为小团队在有限资源下开发大型语言模型提供了新思路。

bert-base-romanian-ner - 罗马尼亚语命名实体识别的高级BERT模型

GithubHuggingfaceRONECbert-base-romanian-ner命名实体识别开源项目文本预处理模型模型性能

此项目提供了一款经过微调的BERT模型，专注于罗马尼亚语命名实体识别，以优异的性能而著称。模型识别15种实体，如人物、地缘政治实体、地点、组织等，并基于RONEC v2.0数据集训练，拥有超过50万标记及80,283个独特实体。生成的标签采用BIO2格式，使其在命名实体识别任务中表现卓越。用户可通过Transformers库的NER管道或Python包便捷使用该模型。

roberta-base-bne - 基于西班牙国家图书馆数据的RoBERTa语言模型

GithubHuggingfaceroberta-base-bne国家图书馆填空任务开源项目模型西班牙语语言模型

roberta-base-bne是一种基于西班牙国家图书馆560GB文本进行大规模预训练的西班牙语掩码语言模型，适用于问答、文本分类和命名实体识别等。该模型可能存在偏见，建议为具体任务进行微调。如有问题，可联系巴塞罗那超级计算中心的文本挖掘团队。

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。

xlm-roberta-large-ner-hrl - 十种多语言命名实体识别模型，覆盖高资源语言

GithubHuggingfacexlm-roberta-large-ner-hrl命名实体识别多语言开源项目数据集模型模型训练

此模型是基于xlm-roberta-large微调的命名实体识别模型，支持十大高资源语言：阿拉伯语、德语、英语、西班牙语、法语、意大利语、拉脱维亚语、荷兰语、葡萄牙语和中文。具备识别地点、组织和人物三类实体的功能。通过Transformers库的pipeline，可便捷地应用于NER任务。训练数据来自特定时间段的新闻文章，虽然适用于多种场景，但在不同领域的推广性有限。

bert-base-NER - 基于BERT的高性能命名实体识别模型用于精准NER任务

BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理

bert-base-NER是一个基于BERT的预训练模型，专门用于命名实体识别任务。该模型在CoNLL-2003数据集上进行微调，能够识别地点、组织、人名和杂项四类实体。在NER任务中，bert-base-NER展现出优秀性能，F1分数达92.59%。模型提供简洁接口，可广泛应用于各类自然语言处理场景。

bert-base-multilingual-cased-ner-hrl - 基于mBERT的多语言命名实体识别模型覆盖10种主要语言

GithubHugging FaceHuggingfacebert-base-multilingual-cased命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理

bert-base-multilingual-cased-ner-hrl是一个多语言命名实体识别模型，基于mBERT微调而来。该模型支持阿拉伯语、德语等10种主要语言，能够识别地点、组织和人名。模型通过聚合多语种新闻数据集训练，适用于广泛的NER任务，但在特定领域可能存在局限性。使用简单，可通过Transformers库快速部署。模型可通过Hugging Face的Transformers库轻松集成到各种NLP项目中，适用于多语言文本分析、信息提取等任务。然而，由于训练数据限制，在非新闻领域的表现可能需要进一步评估。

bcms-bertic-ner - BERTić微调模型实现BCMS语言的高效命名实体识别

BERTićGithubHuggingface命名实体识别巴尔干语言开源项目机器学习模型自然语言处理

bcms-bertic-ner是一个针对波斯尼亚语、克罗地亚语、黑山语和塞尔维亚语(BCMS)的命名实体识别模型。该模型基于BERTić架构，通过多个标准和社交媒体数据集进行微调，可识别人名、地点、组织和其他实体。在开发数据上，模型达到91.38的F1分数，为BCMS语言的自然语言处理任务提供了有力工具。

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。

bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目

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。

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