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Gliner Medium V2.5

由 gliner-community 开发
GLiNER是一个通用的命名实体识别(NER)模型,能够识别任何类型的实体,为传统NER模型提供了实用替代方案,同时解决了大型语言模型资源消耗高的问题。
下载量 678
发布时间 : 6/17/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

GLiNER使用双向Transformer编码器(类似BERT)识别任何类型的实体,适用于资源受限的场景。

模型特点

通用实体识别
能够识别任何类型的实体,而不仅限于预定义的实体类型。
资源高效
相比大型语言模型,GLiNER在资源消耗上更为高效,适合资源受限的场景。
多语言支持
支持多种语言的命名实体识别。

模型能力

命名实体识别
多语言实体识别
自定义实体类型识别

使用案例

信息提取
人物识别
从文本中识别出人物名称。
克里斯蒂亚诺·罗纳尔多·多斯·桑托斯·阿维罗 => 人物
日期识别
从文本中识别出日期信息。
1985年2月5日 => 日期
奖项识别
从文本中识别出奖项名称。
金球奖 => 奖项
体育分析
球队识别
从体育新闻中识别出球队名称。
阿尔纳斯尔 => 球队
赛事识别
从体育新闻中识别出赛事名称。
欧冠冠军 => 赛事