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robertuito-ner

基于RoBERTuito的双语命名实体识别模型

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。

UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包,支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计,并提供可扩展接口,支持单GPU及多GPU配置。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
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。
mindnlp - 开源自然语言处理与大语言模型框架
GithubMindNLPMindSpore大语言模型开源项目自然语言处理预训练模型
MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库,支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型,通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库,并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理,非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。
bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具
Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重
bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型,适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档,助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理,极致满足专业需求,是NLP领域的首选工具库。
spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库
Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型
Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库,提供高效且准确的自然语言处理注释,支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型,支持 200 多种语言,涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型,支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。
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。
rust-bert - 基于Rust语言开发的高效自然语言处理库
Githubrust-bert开源项目情感分析机器翻译自然语言处理问答系统
rust-bert是基于Rust语言开发的高效自然语言处理库,支持问答、命名实体识别、翻译和摘要生成等多种任务。此库支持多线程分词和GPU推断,具备丰富的API,便于开发者和研究人员快速部署使用多种预训练模型。
flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用
FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理
Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。
rasa_nlu_gq - 高级中文自然语言理解工具的功能与扩展
GithubRasa NLUtensorflow实体识别开源项目模型自然语言理解
rasa_nlu_gq是基于最新版本Rasa的改进版,对原有组件进行了优化和扩展。新特性包括双向LSTM和膨胀卷积模型的实体识别、jieba词性标注、实体反向修改意图、BERT模型的词向量特征提取,以及CPU和GPU资源配置优化。此项目还引入了TensorFlow API用于意图分类。详细安装说明及实例请参阅相关链接。
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