AIbase

F

Flair Ner

由 julien-c 开发
Flair NER模型是基于CoNLL-2003数据集训练的序列标注模型，用于命名实体识别任务。
序列标注
PyTorch
英语
#英文命名实体识别#CoNLL2003数据集#序列标注
下载量 1,412
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是一个命名实体识别(NER)模型，能够识别文本中的人名、地名、组织名等实体。

模型特点

基于CoNLL-2003数据集训练
使用标准NER基准数据集CoNLL-2003进行训练，具有良好的泛化能力。
Flair框架支持
基于Flair框架构建，易于集成和使用。
多类型实体识别
能够识别人名(PER)、地名(LOC)、组织名(ORG)等多种实体类型。

模型能力

命名实体识别
文本序列标注

使用案例

信息提取
新闻文本分析
从新闻文章中提取人名、地名和组织名等关键信息
准确识别文本中的实体及其类型
文档处理
处理法律或医疗文档中的命名实体
帮助文档分类和信息检索