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Gliner Small V1

由 urchade 开发
GLiNER是一个通用的命名实体识别模型,能够识别任何实体类型,为传统NER模型和大型语言模型提供了轻量化替代方案。
下载量 629
发布时间 : 3/9/2024
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)进行命名实体识别,支持动态定义实体类型,适用于资源受限场景。

模型特点

动态实体识别
可以识别任何用户定义的实体类型,不受限于预定义实体集
轻量化设计
相比大型语言模型,体积更小,资源消耗更低
灵活应用
支持多种实体类型的即时识别,无需重新训练模型

模型能力

文本实体识别
多类别实体标注
自定义实体类型识别

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各类命名实体
体育赛事分析
提取体育新闻中的球队、球员、赛事等信息
示例中成功识别了足球运动员、球队和奖项
知识图谱构建
实体关系抽取
作为知识图谱构建的前期处理步骤