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Gliner Ko

由taeminlee開發
GLiNER是一種命名實體識別(NER)模型,能夠識別任何實體類型,為傳統NER模型提供了實用替代方案。
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發布時間 : 3/29/2024

模型概述

GLiNER是一種基於雙向Transformer編碼器的命名實體識別模型,能夠識別任何實體類型,區別於傳統NER模型只能識別預定義實體。

模型特點

靈活的實體識別
能夠識別任何實體類型,而不僅限於預定義實體。
資源高效
相比大型語言模型(LLMs),在資源受限場景下成本更低且體積更小。
多語言支持
專門針對韓語優化,同時支持多種語言。

模型能力

命名實體識別
多類別實體標註
韓語文本處理

使用案例

自然語言處理
韓語文本實體識別
從韓語文本中識別各種類型的實體,如人物、地點、日期等。
在konne開發集上達到75.99%的F1值。
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