G
Gliner Large V2
由 urchade 开发
GLiNER是一种基于双向Transformer的命名实体识别模型,能够识别任何实体类型,比传统NER模型更灵活,比大语言模型更高效。
下载量 15.73k
发布时间 : 3/10/2024
模型简介
GLiNER是一种命名实体识别(NER)模型,通过双向Transformer编码器识别文本中的各类实体。它既可作为传统NER模型的替代方案,又能解决大语言模型资源消耗过高的问题。
模型特点
灵活实体识别
能够识别任何用户定义的实体类型,不局限于预定义实体集
高效推理
相比大语言模型,资源消耗更低,推理速度更快
商业友好许可
采用Apache-2.0许可证,适合商业应用
模型能力
文本实体识别
多类别实体提取
上下文相关实体分类
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各类命名实体
学术文献分析
提取科研论文中的专业术语、方法名称等实体
有助于构建知识图谱和文献分析
商业智能
合同分析
识别合同中的关键条款、日期和金额等实体
提高合同审查效率
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L
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C
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