#LSTM-CRF
ner-english-fast - 高效识别英语文本中的人名、地点和组织实体
模型LSTM-CRF命名实体识别GithubFlair开源项目Huggingface机器学习自然语言处理
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。
pos-english-fast - 高效英语词性标注提升精确性
开源项目Flair嵌入LSTM-CRFGithubHuggingface模型FlairOntonotes词性标注
Flair的快速POS标注模型支持细粒度的英语词性标注，F1-Score为98.10。基于Flair嵌入和LSTM-CRF技术，此模型可预测多种词性，如名词、动词、形容词等，适用于多个语言处理应用场景。