span-marker-bert-base-conll2002-es

该模型在命名实体识别中实现高效精确识别

开源项目 SpanMarker Github 模型 Huggingface 命名实体识别精度 conll2002 bert-base-cased

该模型基于conll2002数据集训练，使用bert-base-cased编码器进行命名实体识别。精确度、召回率和F1评分分别为0.8331、0.8074和0.8201。支持直接推理和二次调优，同时具备良好的可读性和效率，是提升实体识别能力的有效工具。

arabic-ner - 阿拉伯语BERT命名实体识别模型支持九大类型

BERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语

该阿拉伯语命名实体识别模型基于BERT预训练，可识别9种实体类型，包括人名、组织、地点等。模型使用37.8万标记的语料训练，在3万标记验证集上F1分数达87%。项目提供完整示例，适用于多种阿拉伯语自然语言处理任务。

xlm-roberta-base-ner-silvanus - 基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型

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该模型基于xlm-roberta-base在印尼NER数据集上微调而来，可从社交媒体文本中提取位置、日期和时间信息。虽然训练数据为印尼语，但通过零样本迁移学习，模型支持英语、西班牙语、意大利语和斯洛伐克语的信息提取。在验证集上，模型展现出91.89%的精确率、92.73%的召回率和92.31%的F1分数，显示了其在多语言命名实体识别任务中的有效性。

bert-base-chinese-ner - 传统中文BERT模型及自然语言处理工具

CKIP BERTGithubHuggingfacetransformers模型命名实体识别开源项目模型繁體中文自然语言处理

该项目提供传统中文BERT等模型和多功能自然语言处理工具，辅助词性标注、分词和实体识别。建议使用BertTokenizerFast以提高性能。CKIP开发和维护，详情使用说明见GitHub页面。

bert-base-parsbert-ner-uncased - ParsBERT-NER：高性能波斯语命名实体识别模型

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ParsBERT-NER是一个专门用于波斯语命名实体识别的预训练模型。该模型基于BERT架构，在ARMAN和PEYMA数据集上进行微调，支持识别组织、地点、人名等多种实体类型。在多个波斯语NER基准测试中，ParsBERT-NER展现出卓越性能，F1分数最高达98.79%。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用这一模型进行波斯语自然语言处理任务。

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

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此模型是基于xlm-roberta-large微调的命名实体识别模型，支持十大高资源语言：阿拉伯语、德语、英语、西班牙语、法语、意大利语、拉脱维亚语、荷兰语、葡萄牙语和中文。具备识别地点、组织和人物三类实体的功能。通过Transformers库的pipeline，可便捷地应用于NER任务。训练数据来自特定时间段的新闻文章，虽然适用于多种场景，但在不同领域的推广性有限。

bert-base-arabic-camelbert-msa-ner - 现代标准阿拉伯语命名实体识别增强

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项目基于CAMeLBERT模型提升现代标准阿拉伯语的命名实体识别性能，使用ANERcorp数据集进行微调以提高精度。可通过CAMeL Tools组件或transformers管道实现多用例应用。

ner-english-ontonotes - Flair框架英语命名实体识别模型支持18类实体

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这是一个基于Flair框架的英语命名实体识别模型，能够识别18种实体类型，包括人名、地点和组织等。模型采用Flair embeddings和LSTM-CRF架构，在Ontonotes数据集上的F1分数为89.27%。该模型可应用于多种自然语言处理任务，并且可以通过简单的Python代码实现NER预测。

bert-base-arabic-camelbert-mix-ner - 基于CAMeLBERT Mix的阿拉伯语命名实体识别模型

CAMeLBERT-MixGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语预训练模型

这是一个基于CAMeLBERT Mix模型微调的阿拉伯语命名实体识别模型。该模型使用ANERcorp数据集进行训练，能够识别阿拉伯语文本中的地点等命名实体。用户可通过CAMeL Tools或Transformers pipeline轻松调用。模型在多项自然语言处理任务中表现优异，尤其适合处理现代标准阿拉伯语文本。

bert-base-swedish-cased - 瑞典国家图书馆发布的BERT预训练语言模型用于提升瑞典语文本处理

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瑞典国家图书馆推出的预训练BERT和ALBERT语言模型，适用于瑞典语文本处理。bert-base-swedish-cased采用标准参数优化，适合各种文本源；bert-base-swedish-cased-ner专注于命名实体识别；albert-base-swedish-cased-alpha为尝试版ALBERT模型。全部模型支持大小写区分与整体词遮盖功能，并提供PyTorch版本供下载。

gliner_small-v2.1 - 基于双向Transformer的轻量级通用实体识别模型

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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。

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