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 模型和大型语言模型提供了实用的替代方案。
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发布时间 : 4/10/2024
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,成本低廉且体积较小。
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。
多语言支持
支持多种语言的命名实体识别。
资源高效
相比大型语言模型,体积更小,成本更低,适合资源受限的场景。
模型能力
命名实体识别
多语言文本处理
使用案例
信息提取
新闻文章中的实体识别
从新闻文章中提取人物、地点、组织等实体。
准确识别多种类型的实体,如人物、日期、奖项等。
学术文献中的实体识别
从学术文献中提取专业术语、作者、机构等实体。
支持多语言,适用于不同语言的学术文献。
商业智能
客户反馈分析
从客户反馈中提取关键实体,如产品名称、问题类型等。
帮助企业快速了解客户反馈中的关键信息。
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