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一种实用的替代方案。
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发布时间 : 3/17/2024
模型简介
GLiNER 使用双向Transformer编码器(类似BERT)进行命名实体识别,能够灵活识别用户定义的实体类型,而不局限于预定义的实体集合。
模型特点
灵活实体识别
可以识别任何用户定义的实体类型,而不局限于预定义的实体集合
高效轻量
相比大型语言模型,GLiNER体积更小,资源消耗更低
多语言支持
提供多语言版本(gliner_multi-v2.1),支持多种语言的实体识别
模型能力
命名实体识别
自定义实体类型识别
多语言实体识别
使用案例
信息提取
新闻人物识别
从新闻文本中识别人物、组织、地点等实体
可准确识别文本中的人物名称和相关实体
学术文献分析
从学术论文中提取专业术语、作者、机构等信息
能有效识别专业领域中的特定实体
商业智能
合同分析
从商业合同中提取关键条款、日期、金额等实体
可自动化合同审查流程
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大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
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3,269
16
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Transformers

英语
C
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2,691
6
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R
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