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Gliner Base

由 urchade 开发
GLiNER是一个通用的命名实体识别(NER)模型,能够通过双向Transformer编码器识别任何类型的实体,为传统NER模型提供了实用替代方案。
下载量 4,921
发布时间 : 2/16/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

GLiNER是一个基于双向Transformer编码器的命名实体识别模型,能够识别文本中的各类实体,相比传统NER模型更加灵活,且比大型语言模型更轻量高效。

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,不受预定义实体类型的限制
轻量高效
相比大型语言模型(LLMs),体积更小,资源消耗更低
多语言支持
提供多语言版本(gliner_multi),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
文本分析

使用案例

信息提取
人物信息提取
从文本中识别人物姓名及相关信息
示例中成功识别了足球运动员克里斯蒂亚诺·罗纳尔多
事件信息提取
识别文本中的日期、赛事等事件相关信息
示例中正确识别了1985年2月5日等日期信息
知识管理
知识图谱构建
从非结构化文本中提取结构化实体信息
可用于构建知识图谱的实体节点