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Gliner Large V2.1

由 urchade 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 模型和大型语言模型提供了实用的替代方案。
下载量 10.31k
发布时间 : 4/10/2024
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,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。