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Gliner Multi V2.1

由 urchade 开发
GLiNER 是一个通用的命名实体识别(NER)模型,能够识别任何实体类型,为传统 NER 模型提供了实用替代方案。
下载量 5,018
发布时间 : 4/9/2024
模型介绍
内容详情
替代品

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