Few-NERD

大规模精细标注的命名实体识别数据集

Few-NERD BERT few-shot 监督学习实体识别 Github 开源项目

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。

nbailab-base-ner-scandi - 斯堪的纳维亚语言的命名实体识别模型

GithubHuggingfaceScandiNER北欧语言命名实体识别开源项目数据集模型模型性能

这个模型是NbAiLab/nb-bert-base的精调版本，适用于丹麦语、挪威语、瑞典语、冰岛语和法罗语的命名实体识别（NER）。通过整合DaNE、NorNE、SUC 3.0和WikiANN的一些数据集，模型可以提供高精度的NER结果，并支持多种语言包括英语。识别的实体类型包括人名、地名、组织名及其他类别。模型以Micro-F1得分约为89%的表现，以及4.16样本/秒的处理速度表现出色，同时模型体积合理，带来好的准确性和效率平衡。

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。

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

BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型波斯语自然语言处理

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。

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。

gliner_multi-v2.1 - 多语言命名实体识别模型兼顾灵活性与资源效率

GLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

GLiNER是一种基于双向Transformer编码器的多语言命名实体识别模型，能够识别任意类型的实体。与传统NER模型和大型语言模型相比，GLiNER在保持性能的同时提高了资源效率。该模型提供多个版本，参数量介于166M至459M之间，支持英语和多语言处理，并采用Apache-2.0开源许可。GLiNER为资源受限的应用场景提供了一个实用的NER解决方案。

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

GithubHuggingfaceRoBERTaT-NER命名实体识别开源项目模型模型微调自然语言处理

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。

gliner_medium_news-v2.1 - GLiNER新闻实体抽取模型提升多语言长文本准确率

GLiNERGithubHuggingface人工智能实体提取开源项目新闻分析模型自然语言处理

GLiNER新闻实体抽取模型通过多样化合成数据集训练，提高了广泛主题的准确性。在18个基准数据集上，零样本准确率提升高达7.5%。该模型采用紧凑架构，适用于高吞吐量生产环境，支持多语言长文本处理，并以Apache 2.0许可开源。

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

Bengali Named Entity RecognitionF1评分GithubHuggingfaceWikiann多语言开源项目模型精调

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。

chatbot_ner - 提供多语言支持的开源聊天机器人实体识别框架

API结构Chatbot NERConversational AIGithub印度语言支持实体识别开源项目

Chatbot NER是一个开放源代码框架，专为会话AI设计，支持在文本中进行实体识别。它目前支持英语、印地语、古吉拉特语、马拉地语、孟加拉语和泰米尔语及其混合形式。通过使用常见模式和NLP技术，能够从语言的稀疏数据中提取必要的实体。Haptik团队正在扩展其支持范围到所有印度语言及其方言。该框架的API结构易于使用，特别适合会话式AI应用，并且提供详尽的文档以便用户设置和操作。

bert-base-swedish-cased-ner - BERT基础的瑞典语命名实体识别模型

ALBERTBERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型瑞典语言模型自然语言处理

bert-base-swedish-cased-ner是瑞典国家图书馆开发的瑞典语命名实体识别模型。该模型基于BERT架构，使用大规模瑞典语语料库训练，并在SUC 3.0数据集上微调。它可识别人名、地点、组织等实体类型，支持瑞典语自然语言处理任务。研究人员可通过Hugging Face Transformers库调用此模型进行命名实体识别。

相关项目

推荐项目

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

天工AI音乐

天工AI音乐平台支持音乐创作，特别是在国风音乐领域。该平台适合新手DJ和音乐爱好者使用，帮助他们启动音乐创作，增添生活乐趣，同时发现和分享新音乐。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com