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捷克语命名实体识别模型精细化

数据集Github开源项目small-e-czech-finetuned-ner-wikiann训练精度Huggingface模型

这是一个基于Seznam/small-e-czech的微调模型，专用于wikiann数据集的捷克语命名实体识别。模型在精度、召回率和F1分数上分别达到0.8713、0.8970和0.8840，总体准确率为0.9557。项目采用Transformer、PyTorch等技术框架，使用线性学习率调度器，经过20个epoch的训练。适合需要捷克语文本命名实体识别的开发者和研究人员使用。

HuggingfaceHuggingface
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BETOGithubHuggingfaceNER开源项目模型精调西班牙语
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distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl - DistilBERT微调的10语种命名实体识别模型
DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
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nerkor-cars-onpp-hubert - 匈牙利语命名实体识别模型实现30余类实体智能检测
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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。
ner-german-large - Flair框架驱动的德语大规模命名实体识别模型
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distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english - 基于DistilBERT的英语命名实体识别模型
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