%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Gliner Large V2.5
Apache-2.0
GLiNER 是一個通用的命名實體識別（NER）模型，能夠識別任何類型的實體，為傳統 NER 模型提供了實用的替代方案。
序列標註 其他
G
gliner-community
2,896
18
Gliner Medium V2.5
Apache-2.0
GLiNER是一個通用的命名實體識別（NER）模型，能夠識別任何類型的實體，為傳統NER模型提供了實用替代方案，同時解決了大型語言模型資源消耗高的問題。
序列標註 其他
G
gliner-community
678
7
Gliner Small V2.5
Apache-2.0
GLiNER 是一個通用的命名實體識別（NER）模型，能夠通過雙向 Transformer 編碼器識別任何實體類型。
序列標註
PyTorch
PyTorchG
gliner-community
2,252
6
Gliner Large V2.1
Apache-2.0
GLiNER 是一個通用的命名實體識別（NER）模型，能夠識別任何類型的實體，為傳統 NER 模型和大型語言模型提供了實用的替代方案。
序列標註 其他
G
urchade
10.31k
34
Gliner Multi V2.1
Apache-2.0
GLiNER 是一個通用的命名實體識別（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。
序列標註 其他
G
urchade
5,018
119
Gliner Multi
GLiNER是一個多語言命名實體識別(NER)模型，能夠通過雙向Transformer編碼器識別任何實體類型，為傳統NER模型提供了靈活替代方案。
序列標註 其他
G
urchade
1,459
128
Distilbert Base Multi Cased Ner
這是一個基於DistilBERT的多語言命名實體識別(NER)模型，支持10種語言，經過量化處理兼容Transformers.js。
序列標註
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言D
vgorce
16
1
Multilingual Xlm Roberta For Ner
MIT
基於XLM-RoBERTa基礎模型微調的命名實體識別模型，支持多語言，能識別地點、組織和人物三類實體。
序列標註 Transformers
TransformersM
Tirendaz
56
2
Span Marker Mbert Base Multinerd
這是一個基於MultiNERD數據集訓練的多語言命名實體識別模型，支持20多種語言，使用bert-base-multilingual-cased作為底層編碼器。
序列標註
TensorBoard 其他
TensorBoard 其他S
tomaarsen
5,591
64
Cv Parser
MIT
基於microsoft/mdeberta-v3-base微調的命名實體識別模型，在評估集上表現出色
序列標註 Transformers
TransformersC
nhanv
45
6
Roberta Large NER
基於XLM-RoBERTa-large模型在英語CoNLL-2003數據集上微調的命名實體識別模型
序列標註 支持多種語言
R
51la5
60.39k
48
Roberta Ner Multilingual
MIT
基於RoBERTa架構的多語言命名實體識別模型，支持20種語言的實體識別任務。
序列標註 Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言R
julian-schelb
493
10
Xlm Roberta Base Finetuned Panx De Fr
MIT
基於XLM-RoBERTa-base模型在德語和法語數據集上微調的跨語言模型，主要用於命名實體識別任務。
大型語言模型 Transformers
TransformersX
andreaschandra
15
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx All
MIT
基於XLM-RoBERTa-base模型在特定數據集上微調的版本，主要用於序列標註任務，評估F1分數為0.8561。
大型語言模型 Transformers
TransformersX
huangjia
29
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx En
MIT
基於XLM-RoBERTa-base模型在xtreme數據集上進行微調的標記分類模型，用於命名實體識別任務
序列標註 Transformers
TransformersX
Eleven
15
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx De Fr
MIT
基於XLM-RoBERTa-base模型在德語和法語數據集上微調的版本，主要用於序列標註任務。
大型語言模型 Transformers
TransformersX
haesun
15
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx All
MIT
基於xlm-roberta-base在多語言數據集上微調的命名實體識別模型
大型語言模型 Transformers
TransformersX
flood
15
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx De Fr
MIT
基於XLM-RoBERTa-base模型在德語和法語數據集上微調的跨語言模型
大型語言模型 Transformers
TransformersX
skr3178
15
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx De
MIT
基於XLM-RoBERTa-base模型在PAN-X德語數據集上微調的標記分類模型
序列標註 Transformers
TransformersX
skr3178
18
0
Distilbert Cord Ner
Apache-2.0
基於Geotrend/distilbert-base-en-fr-de-no-da-cased微調的命名實體識別模型，在評估集上表現出色
序列標註 Transformers
TransformersD
renjithks
15
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx De
MIT
基於xlm-roberta-base在xtreme數據集上微調的德語標記分類模型
序列標註 Transformers
TransformersX
dfsj
15
0
Hiner Original Xlm Roberta Large
該模型是基於XLM-RoBERTa-large架構在HiNER-original數據集上訓練的命名實體識別模型，專門用於標記分類任務。
序列標註 Transformers
TransformersH
cfilt
56
1
Xlm Roberta Base Finetuned Panx De
MIT
基於XLM-RoBERTa-base模型在xtreme數據集上微調的德語標記分類模型
序列標註 Transformers
TransformersX
davidenam
27
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx De Fr
MIT
基於XLM-RoBERTa-base模型在德語和法語數據集上微調的跨語言模型，主要用於命名實體識別任務。
大型語言模型 Transformers
TransformersX
danhsf
15
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx De Fr
MIT
基於xlm-roberta-base在德語和法語數據集上微調的跨語言模型，主要用於命名實體識別任務。
序列標註 Transformers
TransformersX
edwardjross
14
0
Roberta Finetuned Ner
MIT
基於xlm-roberta-base微調的命名實體識別(NER)模型，在評估集上表現出色(F1值0.9777)
序列標註 Transformers
TransformersR
kSaluja
25
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx De
MIT
基於XLM-RoBERTa-base模型在xtreme數據集上微調的德語標記分類模型，用於命名實體識別任務。
序列標註 Transformers
TransformersX
frahman
25
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx De Fr
MIT
基於XLM-RoBERTa-base模型在德語和法語數據集上微調的版本，主要用於命名實體識別任務。
大型語言模型 Transformers
TransformersX
osanseviero
14
0
Distilbert Base Multilingual Cased Finetuned Conll2003 Ner
這是一個基於DistilBERT的多語言模型，專門用於命名實體識別任務，在ConLL 2003數據集上微調訓練。
序列標註 Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言D
gunghio
73
3
Xx Ent Wiki Sm
MIT
針對CPU優化的多語言命名實體識別模型，支持識別地點、組織、人物等實體類型
序列標註 其他
X
spacy
245
8
Xlm Roberta Base Finetuned Panx De
MIT
該模型是基於xlm-roberta-base在xtreme數據集上微調的版本，用於德語標記分類任務。
序列標註 Transformers
TransformersX
osanseviero
14
0
Ner Multi Fast
一個快速的4類命名實體識別模型，支持英語、德語、荷蘭語和西班牙語，基於Flair框架和LSTM-CRF架構。
序列標註 支持多種語言
N
flair
70
6
Tner Xlm Roberta Large All English
基於XLM-RoBERTa微調的命名實體識別模型，支持英語文本中的實體識別任務。
序列標註 Transformers
TransformersT
asahi417
5,023
1
Xlm Roberta Base Finetuned Panx All
MIT
基於XLM-RoBERTa-base模型在PAN-X數據集上微調的多語言命名實體識別模型
序列標註 Transformers
TransformersX
transformersbook
15
4
Ner Multi
Flair內置的標準4類NER模型，適用於英語、德語、荷蘭語和西班牙語的命名實體識別任務
序列標註 支持多種語言
N
flair
6,369
8
XLMR ENIS Finetuned Ner
該模型是基於XLMR-ENIS在conll2003數據集上微調的命名實體識別模型，支持英語和冰島語。
序列標註 Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言X
vesteinn
90
1
Tner Xlm Roberta Base Ontonotes5
基於XLM-RoBERTa微調的命名實體識別模型，支持英語文本中的實體標記分類任務。
序列標註 Transformers 英語
Transformers 英語T
asahi417
17.30k
5
Tner Xlm Roberta Base Uncased Ontonotes5
這是一個在命名實體識別任務上微調的XLM-RoBERTa模型，適用於多語言文本中的實體識別任務。
序列標註 Transformers
TransformersT
asahi417
605
1
Tf Xlm R Ner 40 Lang
基於XLM-Roberta-base的多語言命名實體識別模型，支持40種語言的實體識別
序列標註 Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言T
jplu
969
25
Wikineural Multilingual Ner
基於神經網絡與知識庫融合的多語言命名實體識別模型，支持9種語言
序列標註 Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言W
Babelscape
258.08k
142
- 1
- 2
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
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
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