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Ner German Large

由 flair 开发
Flair框架内置的德语4类大型命名实体识别模型,基于XLM-R嵌入和FLERT技术,在CoNLL-03德语数据集上达到92.31的F1分数。
下载量 297.28k
发布时间 : 3/2/2022

模型简介

该模型用于德语文本中的命名实体识别,能够识别人名、地名、机构名和其他专有名词。

模型特点

高性能
在CoNLL-03德语数据集上达到92.31的F1分数。
多类别识别
能够识别4种实体类型:人名(PER)、地名(LOC)、机构名(ORG)和其他专有名词(MISC)。
文档级上下文理解
采用FLERT技术,利用文档级上下文信息提高识别准确率。
基于XLM-R嵌入
使用XLM-R大型预训练模型作为基础嵌入,支持跨语言理解。

模型能力

德语文本处理
命名实体识别
实体分类

使用案例

文本分析
新闻文本分析
从德语新闻中提取人名、地名和机构名等关键信息。
准确识别文本中的各类命名实体
文档处理
处理德语文档,自动标注其中的专有名词。
提高文档处理效率
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