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。

bert-base-uncased - BERT基础版无大小写区分的预训练英语语言模型

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BERT-base-uncased是一个在大规模英语语料上预训练的基础语言模型。该模型不区分大小写，通过掩码语言建模和下一句预测两个目标进行训练，学习了英语的双向语义表示。它可以为序列分类、标记分类、问答等下游任务提供良好的基础，适合进一步微调以适应特定应用场景。

bert-base-spanish-wwm-uncased - BETO：基于BERT架构的西班牙语预训练模型

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BETO是基于BERT架构的西班牙语预训练模型，在大规模西班牙语语料库上训练。模型提供大小写敏感和不敏感两个版本，在POS标注、命名实体识别和文本分类等多项西班牙语NLP基准测试中表现优异。BETO采用31k BPE子词词表，训练2M步，可通过Hugging Face Transformers库使用。这一模型为西班牙语自然语言处理研究和应用提供了有力支持。

roberta-large-ontonotes5 - RoBERTa-large模型在OntoNotes 5数据集上的高性能命名实体识别微调版本

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这是roberta-large在OntoNotes 5数据集上的微调模型，专门用于命名实体识别任务。在测试集上，该模型达到了0.909的F1分数(微观)、0.905的精确度和0.912的召回率。模型采用CRF层，最大序列长度128，经过15轮训练。用户可通过tner库轻松应用此模型。它在多种实体类型识别中表现优异，尤其擅长识别地缘政治区域、组织和人物。

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

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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。

roberta-large-wnut2017 - Roberta-large模型在WNUT2017数据集上的实体识别能力

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Roberta-large在WNUT2017数据集上进行微调，F1得分为0.5375。该模型通过T-NER优化，适用于跨领域和多语言的实体识别任务，支持识别人、组织和地点等多种实体。模型通过简易代码实现实体识别，提升文本解析能力。

gliner_large-v2.5 - 利用双向变压器编码器的通用命名实体识别模型

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GLiNER是一款通用命名实体识别模型，基于BERT风格的双向变压器编码器，能够识别广泛的实体类型，如人名、奖项和日期等。与传统模型相比，它无需预定义实体，且在资源受限的环境中比大型语言模型更具实用性和经济性。通过安装GLiNER Python库，即可轻松加载并预测实体。最新版在基准测试中表现出色。

GLiNER - 通用轻量级命名实体识别模型

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GLiNER是一个通用轻量级的命名实体识别模型,采用双向转换器编码器架构。它能识别任意类型的实体,填补了传统NER模型和大型语言模型之间的空白。GLiNER具有灵活性高、体积小、效率高的特点,适用于资源受限的场景。该模型支持自定义实体类型,可应用于信息提取、文本分类等多种自然语言处理任务。

ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型

BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理

ColBERT是一种基于BERT的检索模型，能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术，将段落编码为令牌级嵌入矩阵，在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能，适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API，方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。

BERT-Relation-Extraction - 改进BERT模型在关系抽取任务中的应用与效果分析

ALBERTBERTGithubPython关系抽取开源项目预训练

该项目实现了ACL 2019论文《Matching the Blanks: Distributional Similarity for Relation Learning》的PyTorch开源版本，涵盖BERT、ALBERT和BioBERT三种模型。项目提供预训练和微调方法，并通过SemEval 2010任务8和FewRel数据集验证了模型在关系抽取任务中的表现。

Few-NERD - 大规模精细标注的命名实体识别数据集

BERTFew-NERDGithubfew-shot实体识别开源项目监督学习

Few-NERD是一个大规模精细标注的命名实体识别数据集，包含8种粗粒度类型、66种细粒度类型、188,200个句子、491,711个实体和4,601,223个标记。支持监督学习和少样本学习的三种基准任务。了解数据集的关键功能、最新更新，以及如何获取数据和运行模型的详细指南。

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