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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。

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biomedical-ner-all - 基于英语的生物医学实体识别AI模型
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该AI模型基于Maccrobat数据集训练，可以识别107种生物医学实体，适用于案例报告等文本工作。通过distilbert-base-uncased构建，拥有低碳排放（0.0279千克）和30.17分钟的训练时间。通过Huggingface API或transformers库，可便捷应用于生物医学领域；教程视频提供详细使用说明。
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FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目模型深度学习自然语言处理
ner-english-large是基于Flair框架的英语命名实体识别模型，采用FLERT技术和XLM-R嵌入。该模型可识别人名、地点、组织和其他实体，F1分数为94.36。它易于集成，适用于多种NLP任务，为研究人员和开发者提供了实用的英语文本分析工具。
gliner_small-v2.1 - 基于双向Transformer的轻量级通用实体识别模型
GLiNERGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理
gliner_small-v2.1是一个基于双向Transformer架构的命名实体识别模型，具备识别任意类型实体的能力。这款模型采用166M参数规模，在保持较小资源占用的同时提供灵活的实体识别功能。模型支持英语处理，采用Apache-2.0许可证开源发布。相比传统NER模型的固定实体类型限制和大语言模型的高资源消耗，该模型提供了一个平衡的解决方案。
bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目
GithubHuggingfaceMIT许可证免责条款开源许可开源项目模型版权声明软件分发
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。
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english - XLM-RoBERTa基于命名实体识别模型支持百余种语言
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理迁移学习
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english是基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型，预训练涵盖百余种语言，并经英语CoNLL-2003数据集微调。适用于命名实体识别、词性标注等标记分类任务，具备出色的多语言处理能力。模型由Facebook AI团队开发，在Hugging Face平台开放使用。使用时需注意潜在偏见和局限性。
UniNER-7B-all - 跨多数据集的命名实体识别开源模型
GithubHuggingfaceUniNER命名实体识别大模型开源项目模型研究自然语言处理
UniNER-7B-all模型结合ChatGPT生成的Pile-NER-type和Pile-NER-definition数据及Universal NER基准中40个数据集进行训练，适合多数据集的命名实体识别研究。模型在排除CrossNER和MIT数据集的情况下进行OOD评估。详细的使用指南和模型信息可以通过相关论文及GitHub仓库获得，模型适用于研究目的，遵循CC BY-NC 4.0许可协议。
ner-english-ontonotes-large - Flair框架的大规模英语命名实体识别模型支持18种实体类型
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ner-english-ontonotes-large是Flair框架中的大规模英语命名实体识别模型。该模型可识别18种实体类型，包括人名、地点和组织等，在Ontonotes数据集上F1分数达90.93%。模型基于文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，通过简洁的Python代码即可调用。这一工具为各类自然语言处理任务提供了精准的命名实体识别功能。
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
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