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small-e-czech-finetuned-ner-wikiann

捷克语命名实体识别模型精细化

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。

xlm-roberta-large-ner-spanish - 基于XLM-Roberta-large的高性能西班牙语命名实体识别模型
CoNLL-2002GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别开源项目模型自然语言处理西班牙语
xlm-roberta-large-ner-spanish是一个基于XLM-Roberta-large模型微调的西班牙语命名实体识别(NER)模型。该模型在CoNLL-2002数据集的西班牙语部分上训练,在测试集上实现了89.17的F1分数,展现出优秀的性能。此模型能够有效识别文本中的人名、地名、组织机构等命名实体,为西班牙语自然语言处理任务提供了有力工具。
Bielik-7B-Instruct-v0.1 - 波兰语语言模型的优化与训练方法
Bielik-7B-Instruct-v0.1GithubHuggingface大型计算开源项目机器学习模型波兰语语言模型
Bielik-7B-Instruct-v0.1 是一种微调的波兰语语言模型,利用高性能计算提升语言理解能力。该模型通过权重损失和自适应学习率等技术进行优化,显著提高了性能,并提供多种精简版本。
ner-dutch-large - 荷兰语命名实体识别模型,支持4类实体标签
FlairGithubHuggingfaceNERXLM-R命名实体识别开源项目模型荷兰语
该项目提供一个荷兰语命名实体识别模型,应用于Flair和XLM-R嵌入,支持识别地点、人物等四类标签,F1得分为95.25。通过Python代码示例,展示实际文本的实体识别过程;同时,项目包含完整的训练脚本,帮助用户创建定制化识别任务。
FastPDN - 开源波兰语命名实体识别模型
CLARIN-PLFastPDNGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型深度学习自然语言处理
FastPDN是一个开源的波兰语命名实体识别模型,基于PolDeepNer2项目开发。它采用hydra、PyTorch、PyTorch Lightning和Transformers库构建了完整的数据处理和模型训练流程。FastPDN在kpwr和cen数据集上训练,支持82种实体类别识别,并利用herbert-base-case和distiluse-base-multilingual-cased-v1模型进行了预训练。该项目提供简洁的API接口,方便用户进行波兰语文本的命名实体识别任务。
SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架
BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目
SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架,支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型,并通过免费API进行快速原型开发和部署。
nb-bert-base-ner - 挪威语BERT命名实体识别模型 适用NorNE数据集
BERTGithubHuggingfaceNorNE命名实体识别开源项目挪威语模型自然语言处理
nb-bert-base-ner是一个基于BERT的挪威语命名实体识别模型,通过NorNE数据集微调而成。此模型能够识别挪威语文本中的人名、地名等命名实体。开发者可借助Hugging Face的transformers库轻松集成和使用,项目还提供了简洁的示例代码,便于快速实现挪威语命名实体识别功能。
ner-english-fast - 高效识别英语文本中的人名、地点和组织实体
FlairGithubHuggingfaceLSTM-CRF命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理
ner-english-fast是基于Flair框架的命名实体识别模型,可识别英语文本中的人名、地点、组织和其他实体。该模型在CoNLL-03数据集上的F1分数为92.92,采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构。它易于集成到NLP应用中,适用于文本分析和信息提取任务。模型支持快速部署,可通过简单的Python代码调用。
ner-bert-base-cased-pt-lenerbr - 葡萄牙语法律文本的BERT命名实体识别模型
BERTGithubHuggingfaceLeNER-BrNER开源项目模型法律领域葡萄牙语
这是一个针对葡萄牙语法律文本的命名实体识别模型,基于BERT架构在LeNER-Br数据集上微调而来。模型在测试集上取得了89.26%的F1分数,可识别多种法律实体类型,包括判例、法规、组织机构等。该模型为葡萄牙语法律文本分析提供了有力支持,可通过HuggingFace平台或Python代码进行使用。
e5-small-v2 - 轻量级多语言嵌入模型用于语义搜索和自然语言处理
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目文本相似度模型模型评估自然语言处理
e5-small-v2是一款轻量级多语言嵌入模型,适用于语义搜索和自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中表现优异,涵盖文本分类、检索、聚类和语义相似度等多个领域。尽管体积小巧,e5-small-v2仍能有效处理多种语言,为开发者提供了一个高效且多用途的嵌入解决方案。
bert-base-uncased-conll2003 - 基于BERT的CoNLL-2003数据集命名实体识别模型
BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目模型模型微调自然语言处理
此模型是基于bert-base-uncased在CoNLL-2003数据集上微调的命名实体识别模型。经过2轮训练,模型在测试集上展现出优秀性能:精确率达0.8885,召回率为0.9046,F1分数为0.8965,准确率高达0.9781。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,为NLP领域提供了一个高效的命名实体识别解决方案。
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