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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

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。

Italian_NER_XXL - 意大利实体识别模型,识别52类实体
BERTGithubHuggingfaceItalian_NER_XXL实体识别开源项目更新模型自然语言处理
该人工智能模型能够识别52类意大利语实体,具备79%的准确率,并基于BERT技术进行持续更新。其在法律、金融和隐私等领域表现出色,提供多功能的实体识别支持。
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。
gliner_large-v2.1 - 通用命名实体识别模型,适合资源有限的应用场景
GLiNERGithubHuggingface双向Transformer命名实体识别多语言开源开源项目模型
GLiNER是使用双向Transformer编码器的通用命名实体识别模型,能够识别多种实体类型。相比于传统NER模型和体积庞大的语言模型,GLiNER在资源有限的情况下表现出卓越的灵活性和效率。最新的GLiNER v2.1版本支持单语和多语模型,性能表现依旧出色。用户可以通过安装GLiNER Python库,将其方便地集成到项目中,适用于多种语言的文本预测任务。
quote-model-BERTm-v1 - BERT多语言模型在引用识别任务上的高性能微调应用
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
quote-model-BERTm-v1是一个基于BERT多语言模型微调的引用识别工具。该模型在评估集上表现优异,准确率达93.14%,F1分数为0.8676。通过Adam优化器和线性学习率调度器,经过3轮训练而成。这一模型专门用于多语言环境下的高精度引用识别,可广泛应用于需要处理多语种文本引用的场景。
hubert-base-cc - 先进的匈牙利语BERT模型在自然语言处理任务中表现卓越
BERT模型GithubHuggingfacehuBERT匈牙利语命名实体识别开源项目模型自然语言处理
huBERT-base-cc是专为匈牙利语设计的BERT模型,基于Common Crawl和匈牙利维基百科数据训练而成。该模型在分块和命名实体识别等任务中表现优异,超越了多语言BERT的性能。作为一个通用的自然语言处理工具,huBERT-base-cc为匈牙利语研究和应用提供了强大支持,在多个领域树立了新的基准。
ner-german-large - Flair框架驱动的德语大规模命名实体识别模型
FlairGithubHuggingfaceNER开源项目德语命名实体识别机器学习模型自然语言处理
这是一个基于Flair框架的德语大规模命名实体识别(NER)模型。它可识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。模型结合了文档级XLM-R嵌入和FLERT技术,在CoNLL-03德语修订版数据集上获得92.31的F1分数。研究者可通过Flair库轻松调用此模型进行NER任务。项目同时提供了使用示例和训练脚本,便于进一步开发和优化。
bert-base-japanese-v3-ner-wikipedia-dataset - 基于维基百科数据集的日语命名实体识别BERT模型
BERTGithubHuggingfaceWikipedia数据集固有表現認識大规模语言模型开源项目模型自然语言处理
本项目提供了一个基于BERT的日语命名实体识别模型,该模型使用维基百科数据集进行训练。模型能够识别日语文本中的人名、地名等实体,可通过Transformers库轻松调用。项目源自《大规模语言模型入门》一书,提供了使用示例和相关资源链接,采用Apache 2.0许可证。
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。
NuNER-multilingual-v0.1 - 支持九种以上语言的高性能多语言实体识别系统
GithubHuggingfaceMultilingual BERTNLPNuMind多语言模型实体识别开源项目模型
NuNER-multilingual-v0.1作为一个多语言实体识别系统,通过对多语言BERT模型进行优化,实现了对英语、法语等9种以上语言的支持。系统基于Oscar数据集训练,具备跨领域和跨语言的实体识别能力。在性能测评中,其F1宏观指标相比基础mBERT有明显提升,单层嵌入达到0.5892,双层嵌入达到0.6231的水平。该系统可直接使用或根据具体需求进行定制化训练。
pytorch-bert-crf-ner - PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器
BERTCRFGithubKoBERTNERPytorch开源项目
该项目是一个用PyTorch实现的BERT和CRF结合的韩文命名实体识别器,适用于PyTorch v1.2及Python 3.x环境。通过实际案例和详细日志展示该识别器的使用方法及其高效的韩文命名实体识别能力。借助于SKTBrain的KoBERT模型,本项目实现了容易上手的BERT-CRF命名实体识别系统。
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