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A

Arabic Ner

由 hatmimoha 开发
基于预训练BERT模型的阿拉伯语命名实体识别模型，可识别8种实体类型。
序列标注
阿拉伯语
#阿拉伯语BERT#多类别NER#87%F1值
下载量 45.56k
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型基于arabic-bert-base预训练模型，专门用于阿拉伯语的命名实体识别任务，能够识别人物、组织机构、地点等多种实体类型。

模型特点

多类别实体识别
能够识别8种不同类型的命名实体，包括人物、组织机构、地点等。
高准确率
在验证集上F1值达到87%，表现优异。
大规模训练数据
使用37.8万个词符（1.4万句）的人工标注数据进行训练。

模型能力

阿拉伯语文本处理
命名实体识别
多类别实体分类

使用案例

新闻分析
新闻人物识别
从阿拉伯语新闻中识别重要人物姓名
准确识别如'纳比赫·贝里'等政治人物
组织机构提取
识别新闻中提到的组织机构
成功识别'世界银行'、'欧盟'等机构
地理信息提取
地点识别
从文本中提取地理位置信息
准确识别如'雅典'、'萨基兹岛'等地名