Entitybert
Apache-2.0
EntityBERT是一個輕量級、經過微調的Transformer模型,專為英文文本的命名實體識別(NER)任務而設計。
序列標註
Transformers

E
boltuix
121
11
Gliner Arabic V2.1
Apache-2.0
專為阿拉伯語文本處理設計的高精度命名實體識別模型,支持多種實體類型檢測。
序列標註 支持多種語言
G
NAMAA-Space
46
8
Nunerzero Onnx
MIT
NuNerZero的ONNX版本,專為使用ONNX Runtime進行快速推理優化的零樣本命名實體識別模型。
序列標註
N
deepanwa
174
1
Roberta Uz
MIT
基於XLM-RoBERTa-large微調的烏茲別克語命名實體識別模型,支持21種實體類型識別
序列標註
Transformers 其他

R
mustafoyev202
21
1
Gliner Biomed Bi Large V1.0
Apache-2.0
GLiNER-BioMed是基於GLiNER框架的專為生物醫學領域設計的高效開放NER模型套件,能夠識別多種類型的生物醫學實體。
序列標註 英語
G
Ihor
56
1
Bert Base NER Russian
MIT
基於bert-base-multilingual-cased微調的俄語文本命名實體識別(NER)模型,採用BIOLU標註格式,可識別人名、地點、機構等多種實體類型。
序列標註
Transformers 其他

B
Gherman
128.72k
7
Xlm Roberta Large Ner
MIT
專為烏茲別克語文本設計的命名實體識別模型,基於XLM-RoBERTa large架構構建,支持多種實體類別識別。
序列標註
Transformers 其他

X
risqaliyevds
195
2
Tech Keywords Extractor
Apache-2.0
基於BART-large微調的關鍵詞提取模型,擅長從文本中提取技術術語、工具名稱和平臺相關詞彙
序列標註
Transformers

T
ilsilfverskiold
10.34k
36
Xlm Roberta Large Ner Kazakh
基於XLM-RoBERTa-large架構的哈薩克語命名實體識別模型,在KazNERD數據集上訓練,支持多種實體類型識別
序列標註
Transformers 其他

X
yeshpanovrustem
99
10
Roberta Base Ca Cased Ner
Apache-2.0
針對加泰羅尼亞語的命名實體識別模型,基於BERTa微調而來
序列標註
Transformers 其他

R
projecte-aina
141
1
Italian Legal Ner
基於ELECTRA架構的模型,專門用於從意大利最高法院發佈的民事判決中提取法律相關實體。
序列標註
Transformers 其他

I
fabiod20
24
7
Roberta Base Biomedical Clinical Es Finetuned Ner CRAFT
Apache-2.0
該模型是基於roberta-base-biomedical-clinical-es在CRAFT數據集上微調的版本,用於生物醫學臨床文本的命名實體識別。
序列標註
Transformers

R
StivenLancheros
17
1
Icelandic Ner Distilbert
Apache-2.0
該模型是基於MIM-GOLD-NER數據集針對冰島語進行微調的DistilBERT模型,用於識別冰島語文本中的命名實體。
序列標註
Transformers 其他

I
m3hrdadfi
16
0
Bert Base Arabic Camelbert Da Ner
Apache-2.0
基於CAMeLBERT阿拉伯語方言模型微調的命名實體識別模型,支持阿拉伯語方言文本的實體識別
序列標註
Transformers 阿拉伯語

B
CAMeL-Lab
1,177
0
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98