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

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。

NuNER-multilingual-v0.1 - 支持九种以上语言的高性能多语言实体识别系统

GithubHuggingfaceMultilingual BERTNLPNuMind多语言模型实体识别开源项目模型

NuNER-multilingual-v0.1作为一个多语言实体识别系统，通过对多语言BERT模型进行优化，实现了对英语、法语等9种以上语言的支持。系统基于Oscar数据集训练，具备跨领域和跨语言的实体识别能力。在性能测评中，其F1宏观指标相比基础mBERT有明显提升，单层嵌入达到0.5892，双层嵌入达到0.6231的水平。该系统可直接使用或根据具体需求进行定制化训练。

deid_roberta_i2b2 - RoBERTa模型用于医疗记录去标识化

GithubHIPAAHuggingfaceI2B2RoBERTa医疗记录去标识化开源项目模型自然语言处理

这是一个基于RoBERTa的序列标注模型，专门用于医疗记录去标识化。模型能识别11种受保护健康信息类型，采用BILOU标记方案。在I2B2 2014数据集上训练后，可自动从医疗记录中移除敏感信息。项目提供了使用说明、数据格式要求和示例代码，便于快速应用。

Medical-NER - DeBERTa微调的医学命名实体识别模型

DeBERTaGithubHuggingfaceNER模型token-classification医学数据集医疗实体识别开源项目模型

该模型基于DeBERTa在PubMED数据集上微调，可识别41种医学实体，如诊断、症状和治疗。它利用先进的自然语言处理技术从医疗文本中准确提取关键信息，支持临床决策和医学研究。模型可通过Hugging Face推理API或transformers库轻松使用，为医疗信息处理提供了便捷工具。

sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型

GithubHuggingfaceRoBERTaSiEBERT开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理

sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型，用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估，提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上，其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型，平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署，也可作为进一步微调的基础。

ner-english-ontonotes - Flair框架英语命名实体识别模型支持18类实体

FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目机器学习模型自然语言处理

这是一个基于Flair框架的英语命名实体识别模型，能够识别18种实体类型，包括人名、地点和组织等。模型采用Flair embeddings和LSTM-CRF架构，在Ontonotes数据集上的F1分数为89.27%。该模型可应用于多种自然语言处理任务，并且可以通过简单的Python代码实现NER预测。

bert-base-indonesian-NER - BERT模型驱动的印度尼西亚语命名实体识别系统

GithubHuggingfaceMIT印尼语开源项目标记分类模型许可证语言

bert-base-indonesian-NER是一个基于BERT架构的印度尼西亚语命名实体识别模型。该模型经过优化，能够准确识别印尼语文本中的人名、地名和组织机构等实体。作为印尼语自然语言处理的重要工具，此项目为本地化NLP技术的发展提供了有力支持。

ro-sentiment - 基于RoBERT的罗马尼亚语情感分析模型

GithubHuggingfaceRoBERT-base开源项目情感分析文本分类机器学习模型罗马尼亚语

ro-sentiment是一个基于RoBERT-base微调的罗马尼亚语情感分类模型。该模型在多个数据集上表现优异，准确率和F1值均达到0.85左右。主要用于产品评论和电影评论的双极性情感分析，可识别积极和消极情感。模型通过大规模罗马尼亚语语料训练，具有良好的泛化能力，为罗马尼亚语自然语言处理研究提供了有价值的工具。

robbert-v2-dutch-ner - RobBERT：用于荷兰语自然语言处理的先进预训练模型

GithubHuggingfaceRobBERT人工智能开源项目模型自然语言处理荷兰语模型语言模型

RobBERT是一个基于RoBERTa架构的荷兰语预训练语言模型。作为目前较为先进的荷兰语BERT模型，它可以在特定数据集上进行微调，用于执行文本分类、回归或标记等任务。多位研究人员和从业者已成功将RobBERT应用于各种荷兰语自然语言处理任务，并取得了显著成果。该模型为荷兰语NLP研究和应用提供了有力支持。

gliner_base - 灵活的命名实体识别模型，适用各种场景

BERTGLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言开源库开源项目模型

GLiNER是基于双向Transformer编码器的命名实体识别模型，能够识别多种实体类型，是传统NER模型的实用替代方案。与大型语言模型相比，GLiNER在资源受限场景中更高效且成本更低。该模型支持多语言并易于安装，用户可通过Python库轻松集成和使用。最新版本更新了多个模型参数，提升了性能，适合广泛的语言环境。该模型由Urchade Zaratiana等人开发，旨在提升科研和工业界的文本分析能力。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

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