small-e-czech-finetuned-ner-wikiann

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。

Huggingface

介绍相关项目

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

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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。

xlm-roberta-large-finetuned-conll03-german - 基于XLM-RoBERTa的大型多语言模型优化德国文本的命名实体识别

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该项目展示了一种基于大规模多语言数据训练的XLM-RoBERTa模型，专注于德语文本的命名实体识别和词性标注，能够高效解析德语文本，并通过内置管道进行自然语言理解任务的方便集成。

ner-german - 德语命名实体识别模型集成Flair嵌入和LSTM-CRF技术

FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目德语模型自然语言处理

这是一个德语命名实体识别(NER)模型，基于Flair框架开发。模型可识别文本中的人名、地名、组织名和其他专有名词，在CoNLL-03德语修订版数据集上F1分数达87.94%。采用Flair嵌入和LSTM-CRF技术，提供高精度的德语NER功能。该模型易于使用，只需几行Python代码即可集成到NLP项目中。

bengali_language_NER - 在Wikiann数据集上使用多语言BERT模型微调，实现孟加拉语实体识别

Bengali Named Entity RecognitionF1评分GithubHuggingfaceWikiann多语言开源项目模型精调

该项目使用Wikiann数据集微调bert-base-multilingual-cased模型，实现孟加拉语命名实体识别。标签分类涵盖人物、组织、地点，高训练集F1分数达0.9979，测试集为0.9673，并提供实例代码，适合研究语言处理与语义分析的用户。

distilbert-NER - 一个精简、高效的命名实体识别模型

AI模型CoNLL-2003DistilBERTGithubHuggingfacedistilbert-NER命名实体识别开源项目模型

distilbert-NER是DistilBERT的精简版本，专为命名实体识别（NER）任务优化，能够识别地点、组织、人物等实体。相比BERT，参数更少，具备更小的模型体积和更高的速度，并在CoNLL-2003数据集上精细调优，具备良好的精度和性能。

ner-french - 法语命名实体识别的开源Flair模型

FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型法语自然语言处理

这是一个基于Flair框架的法语命名实体识别开源模型。它可识别人名、地点、组织和其他四类实体，采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在WikiNER数据集上F1分数达90.61%。开发者可通过Python和Flair库便捷地使用该模型进行法语文本的命名实体识别。模型支持简单的加载方式，适用于各种法语自然语言处理任务。

bert-large-NER - BERT大型版命名实体识别模型实现最先进性能

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-large-NER是一个基于BERT大型模型的命名实体识别(NER)工具。该模型在CoNLL-2003数据集上训练，可准确识别地点、组织、人名和其他杂项四类实体。模型支持通过Transformers pipeline轻松集成，适用于多种NER应用场景。在测试集上，bert-large-NER的F1分数达到91.7%，展现了卓越的实体识别能力。

bert-base-swedish-cased-ner - BERT基础的瑞典语命名实体识别模型

ALBERTBERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型瑞典语言模型自然语言处理

bert-base-swedish-cased-ner是瑞典国家图书馆开发的瑞典语命名实体识别模型。该模型基于BERT架构，使用大规模瑞典语语料库训练，并在SUC 3.0数据集上微调。它可识别人名、地点、组织等实体类型，支持瑞典语自然语言处理任务。研究人员可通过Hugging Face Transformers库调用此模型进行命名实体识别。

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。

bert-base-turkish-cased-ner - 土耳其语BERT命名实体识别模型实现99.61%准确率

BERTGithubHuggingface命名实体识别土耳其语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理

该项目提供了一个基于BERT的土耳其语命名实体识别模型。通过使用精选的土耳其NER数据集进行微调，模型能够识别人名、组织机构和地点等实体。在多个测试集上，模型展现出优异性能，总体F1分数为96.17%，准确率达99.61%。项目还提供了简洁的使用接口，便于集成到各种土耳其语自然语言处理任务中。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

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