# 汎用エンティティ認識

GLiNERは、任意のエンティティタイプを識別できる命名エンティティ認識（NER）モデルで、双方向Transformerエンコーダを使用して実装され、リソース制限のあるシナリオに適しています。

GLiNERは汎用的な固有表現認識（NER）モデルで、あらゆるタイプのエンティティを認識でき、従来のNERモデルや大規模言語モデルに代わる実用的な選択肢を提供します。

イタリア語向けに設計された汎用固有表現認識モデルで、ゼロショット学習手法を採用しており、特定のエンティティに対する訓練なしで幅広いエンティティタイプを認識できます。

GLiNERは汎用的な固有表現認識モデルで、あらゆるエンティティタイプを認識可能であり、従来のNERモデルや大規模言語モデルに対する軽量な代替案を提供します。

GLiNERは汎用的な固有表現抽出(NER)モデルで、双方向Transformerエンコーダーを使用してあらゆるタイプのエンティティを認識でき、従来のNERモデルの実用的な代替手段を提供します。