gliner_base

灵活的命名实体识别模型，适用各种场景

GLiNER 开源项目 BERT 命名实体识别模型多语言 Huggingface 开源库 Github

GLiNER是基于双向Transformer编码器的命名实体识别模型，能够识别多种实体类型，是传统NER模型的实用替代方案。与大型语言模型相比，GLiNER在资源受限场景中更高效且成本更低。该模型支持多语言并易于安装，用户可通过Python库轻松集成和使用。最新版本更新了多个模型参数，提升了性能，适合广泛的语言环境。该模型由Urchade Zaratiana等人开发，旨在提升科研和工业界的文本分析能力。

Github

Huggingface

介绍相关项目

ner-english-ontonotes-large - Flair框架的大规模英语命名实体识别模型支持18种实体类型

FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理

ner-english-ontonotes-large是Flair框架中的大规模英语命名实体识别模型。该模型可识别18种实体类型，包括人名、地点和组织等，在Ontonotes数据集上F1分数达90.93%。模型基于文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，通过简洁的Python代码即可调用。这一工具为各类自然语言处理任务提供了精准的命名实体识别功能。

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

GithubHuggingfacexlm-roberta-large-ner-hrl命名实体识别多语言开源项目数据集模型模型训练

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。

xlm-roberta-large-wnut2017 - XLM-RoBERTa模型在多语言命名实体识别中的应用

GithubHuggingfaceNERTransformerXLM-RoBERTa开源项目模型模型微调自然语言处理

xlm-roberta-large-wnut2017是一个微调用于多语言命名实体识别的XLM-RoBERTa模型，具备多语言处理能力。使用者可以轻松地调用该模型以增强语言信息提取的效率。详情请参考TNER官方库。

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。

distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english - 基于DistilBERT的英语命名实体识别模型

CoNLL-2003DistilBERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理迁移学习

这是一个基于distilbert-base-cased模型微调的英语命名实体识别(NER)工具。该模型在conll2003英语数据集上训练，对大小写敏感，在验证集上达到98.7%的F1分数。它能够有效识别和分类文本中的人名、地名和组织名等命名实体，为各种自然语言处理任务提供支持。

roberta-large-ner-english - 基于RoBERTa的英语命名实体识别模型擅长处理非正式文本

GithubHuggingFaceHuggingfaceNERroberta-large实体识别开源项目模型自然语言处理

roberta-large-ner-english是一个基于RoBERTa大型模型微调的英语命名实体识别模型。它在CoNLL-2003数据集上训练，在验证集上实现了97.53%的F1分数。该模型在处理电子邮件、聊天等非正式文本时表现优异，尤其擅长识别不以大写字母开头的实体。相比SpaCy，它在非正式文本上的表现更出色。模型可识别人名、组织、地点和杂项实体，并可通过HuggingFace库轻松集成到NLP项目中。

ner-french - 法语命名实体识别的开源Flair模型

FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型法语自然语言处理

这是一个基于Flair框架的法语命名实体识别开源模型。它可识别人名、地点、组织和其他四类实体，采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在WikiNER数据集上F1分数达90.61%。开发者可通过Python和Flair库便捷地使用该模型进行法语文本的命名实体识别。模型支持简单的加载方式，适用于各种法语自然语言处理任务。

ner-english-fast - 高效识别英语文本中的人名、地点和组织实体

FlairGithubHuggingfaceLSTM-CRF命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理

ner-english-fast是基于Flair框架的命名实体识别模型，可识别英语文本中的人名、地点、组织和其他实体。该模型在CoNLL-03数据集上的F1分数为92.92，采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构。它易于集成到NLP应用中，适用于文本分析和信息提取任务。模型支持快速部署，可通过简单的Python代码调用。

bert-base-indonesian-NER - BERT模型驱动的印度尼西亚语命名实体识别系统

GithubHuggingfaceMIT印尼语开源项目标记分类模型许可证语言

bert-base-indonesian-NER是一个基于BERT架构的印度尼西亚语命名实体识别模型。该模型经过优化，能够准确识别印尼语文本中的人名、地名和组织机构等实体。作为印尼语自然语言处理的重要工具，此项目为本地化NLP技术的发展提供了有力支持。

bert-base-chinese-ner - 传统中文BERT模型及自然语言处理工具

CKIP BERTGithubHuggingfacetransformers模型命名实体识别开源项目模型繁體中文自然语言处理

该项目提供传统中文BERT等模型和多功能自然语言处理工具，辅助词性标注、分词和实体识别。建议使用BertTokenizerFast以提高性能。CKIP开发和维护，详情使用说明见GitHub页面。

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