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。

roberta-base-finetuned-autext23 - RoBERTa模型微调版本实现高精度文本分类

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roberta-base-finetuned-autext23是基于FacebookAI/roberta-base模型微调的文本分类模型。在评估集上，该模型达到了0.8974的准确率和0.8965的F1分数。模型采用Adam优化器，使用线性学习率调度器，经过5轮训练，批次大小为16。虽然性能优异，但模型的具体应用场景和数据集信息仍需补充。此模型适合需要高精度文本分类的任务，但使用时应注意其潜在限制。

ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目

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这是一个开源的中文命名实体识别项目，集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF，再到多任务学习模型，涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案，便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型，并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南，还支持Docker部署，方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。

deberta-v2-xlarge - 强大的NLU模型在多项任务中表现优异

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DeBERTa-v2-xlarge是一个基于解缠注意力机制和增强型掩码解码器的自然语言理解模型。该模型拥有24层结构、1536隐藏层大小，总参数量为900M，经160GB原始数据训练。在SQuAD、GLUE等多项NLU基准测试中，DeBERTa-v2-xlarge的表现超越了BERT和RoBERTa。模型在问答、文本分类等任务中展现出优异性能，为自然语言处理领域提供了新的研究方向。

Few-NERD - 大规模精细标注的命名实体识别数据集

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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。

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。

SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架

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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。

entity-recognition-datasets - 多领域实体识别和命名实体识别任务数据集

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此库包含多个领域的实体识别和命名实体识别（NER）任务数据集，包括新闻、社交媒体、医学等。项目提供数据目录和转换代码，部分数据因许可证限制无法直接共享。虽然自2020年起更新较少，但仍接受通过issue或pull request添加的数据集，并支持多种语言的NER数据，如德语、西班牙语和荷兰语等。

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。

pytorch-bert-crf-ner - PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器

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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。

GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化

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GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力，发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码，并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法，便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。

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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。

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