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
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
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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。
简体中文