模型简介
GLiNER 通过双向 Transformer 编码器(类似 BERT)识别任何实体类型,解决了传统 NER 模型仅限于预定义实体的问题,同时避免了大型语言模型(LLM)的高成本和体积庞大的缺点。
模型特点
通用实体识别
能够识别任何实体类型,不限于预定义实体。
轻量级
相比大型语言模型(LLM),体积更小,适合资源受限场景。
多语言支持
支持多语言文本的实体识别。
模型能力
识别任何实体类型
多语言文本处理
轻量级推理
使用案例
信息提取
人物识别
从文本中识别人物名称。
克里斯蒂亚诺·罗纳尔多·多斯·桑托斯·阿维罗 => 人物
日期识别
从文本中识别日期信息。
1985年2月5日 => 日期
奖项识别
从文本中识别奖项名称。
金球奖 => 奖项
体育分析
球队识别
从体育新闻中识别球队名称。
阿尔纳斯尔 => 球队
赛事识别
从体育新闻中识别赛事名称。
欧冠 => 赛事
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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