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四类实体识别

# 四类实体识别

Bert Base NER Onnx
MIT
这是dslim/bert-base-NER模型的ONNX格式版本，用于命名实体识别任务，能够识别四种实体类型：地点、组织、人物和杂项。
序列标注 Transformers 支持多种语言
B
protectai
19.94k
4
Historical Newspaper Ner
基于Roberta-large微调的命名实体识别模型，专用于可能包含OCR错误的历史报纸文本。
序列标注 Transformers 英语
H
dell-research-harvard
209
8
Ner Spanish Large
Flair框架自带的大规模西班牙语4类NER模型，基于XLM-R嵌入和FLERT技术构建
序列标注 西班牙语
N
flair
2,847
10
Ner English Fast
Flair自带的英文快速4类命名实体识别模型，基于Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在CoNLL-03数据集上达到92.92的F1分数。
序列标注 英语
N
flair
978.01k
24
Ner German
Flair自带的德语标准4类NER模型，基于Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在CoNLL-03德语修订版上F1分数为87.94。
序列标注 德语
N
flair
15.53k
14
Ner English
Flair自带的英语标准4类命名实体识别模型，基于Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在CoNLL-03数据集上达到93.06的F1分数。
序列标注 英语
N
flair
127.67k
34
Ner Dutch Large
Flair自带的荷兰语4类命名实体识别大模型，基于XLM-R嵌入和FLERT技术，在CoNLL-03荷兰语数据集上F1分数达95.25。
序列标注 其他
N
flair
147.32k
9
Bert Base NER
MIT
基于BERT微调的命名实体识别模型，可识别四类实体：地点(LOC)、组织机构(ORG)、人名(PER)和杂项(MISC)
序列标注 英语
B
dslim
1.8M
592
Ner Multi Fast
一个快速的4类命名实体识别模型，支持英语、德语、荷兰语和西班牙语，基于Flair框架和LSTM-CRF架构。
序列标注 支持多种语言
N
flair
70
6
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