GLiNER

通用轻量级命名实体识别模型

GLiNER 命名实体识别自然语言处理机器学习 BERT Github 开源项目

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。

indobert-model-ner - IndobertNER：基于BERT的印度尼西亚语命名实体识别模型

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IndobertNER是基于indolem/indobert-base-uncased模型微调的印度尼西亚语命名实体识别模型。在评估集上，该模型展现出优秀性能，精确率达0.8307，召回率为0.8454，F1分数为0.8380。模型训练采用Adam优化器，使用线性学习率调度器，经过10轮迭代。虽然目前缺乏具体应用指南，但IndobertNER在印度尼西亚语自然语言处理领域具有广阔应用前景。

ClinicalNER - 多语言临床命名实体识别模型提取医疗文本中的药物和用药信息

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ClinicalNER是一个基于XLM-R Base的多语言临床命名实体识别模型，通过英语n2c2数据集微调。该模型能从医疗文本中提取药物、剂量、频率、持续时间、用量和剂型等实体信息。在法语评估测试集MedNERF上，ClinicalNER展现了优异的零样本跨语言迁移能力，micro-F1分数达0.804。支持英、法、德、西、意等多种语言，ClinicalNER为临床文本分析提供了实用的工具。

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。

biomedical-ner-all - 基于英语的生物医学实体识别AI模型

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该AI模型基于Maccrobat数据集训练，可以识别107种生物医学实体，适用于案例报告等文本工作。通过distilbert-base-uncased构建，拥有低碳排放（0.0279千克）和30.17分钟的训练时间。通过Huggingface API或transformers库，可便捷应用于生物医学领域；教程视频提供详细使用说明。

bert-tiny - 轻量级预训练自然语言处理模型

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BERT-tiny是一款轻量级预训练自然语言处理模型，源自Google BERT项目。它采用2层网络结构和128维隐藏层，专为资源受限环境下的下游任务设计。尽管体积小巧，BERT-tiny在自然语言推理等任务中仍表现出色，保留了BERT模型的核心功能。这使其成为需要在计算资源有限情况下进行自然语言处理的研究人员和开发者的理想选择。

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。

ernie - 简化BERT模型的文本分类与预测工具

BERTErnieGithub句子分类开源项目模型微调预测

Ernie是一个基于BERT的Python库，为文本分类和预测任务提供简洁接口。它支持多种预训练模型，允许微调和自定义。Ernie具备灵活的文本分割和结果聚合策略，能够处理长文本，并提供模型保存、加载和自动保存功能。这个工具适用于情感分析、文本分类等多种自然语言处理任务，为NLP研究和开发提供了便捷的解决方案。

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。

bcms-bertic-ner - BERTić微调模型实现BCMS语言的高效命名实体识别

BERTićGithubHuggingface命名实体识别巴尔干语言开源项目机器学习模型自然语言处理

bcms-bertic-ner是一个针对波斯尼亚语、克罗地亚语、黑山语和塞尔维亚语(BCMS)的命名实体识别模型。该模型基于BERTić架构，通过多个标准和社交媒体数据集进行微调，可识别人名、地点、组织和其他实体。在开发数据上，模型达到91.38的F1分数，为BCMS语言的自然语言处理任务提供了有力工具。

nli-MiniLM2-L6-H768 - 基于MiniLM2的自然语言推理跨编码器模型

CrossEncoderGithubHuggingfaceMiniLMv2SentenceTransformers开源项目模型自然语言推理零样本分类

nli-MiniLM2-L6-H768是一个基于SentenceTransformers框架的跨编码器模型，专门用于自然语言推理任务。该模型在SNLI和MultiNLI数据集上训练，可以对给定的句子对判断矛盾、蕴含和中性三种语义关系。除了传统的NLI任务，它还支持零样本分类，适用范围广泛。模型采用紧凑的MiniLM2结构，在保持准确性的同时提供了良好的性能。

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