针对CPU优化的荷兰语处理流程，包含多种自然语言处理组件。

基于Llama 3.1 8B微调的金融领域专用模型，擅长金融推理、问答和多轮对话

Stanza是一套支持阿尔巴尼亚语的精准高效自然语言处理工具集，提供从原始文本到句法分析及实体识别的功能。

这是一个基于DistilBERT的多语言命名实体识别(NER)模型，支持10种语言，经过量化处理兼容Transformers.js。

基于BERT架构的生物医学命名实体识别模型，专为生物医学领域的实体识别任务设计。

土耳其语大型自然语言处理管道，包含标记化、词性标注、形态分析、词形还原、依存句法分析和命名实体识别等功能。

基于 BioBERT 微调的模型，专门用于从放射学报告中识别并移除对既往病史的提及。

基于xlm-roberta-base在xtreme_en数据集上微调的标记分类模型，支持多语言文本处理。

基于RoBERTa-large模型在conll2003数据集上微调的命名实体识别模型，在NER任务上表现出色。

这是一个针对繁体中文优化的微型BERT模型，专注于命名实体识别任务。

提供繁体中文的transformers模型及自然语言处理工具，包含分词、词性标注、实体识别等功能。

基于bert-base-uncased微调的命名实体识别模型，在评估集上F1值达95.91%

针对CPU优化的芬兰语处理流程，包含标记分类、依存分析等自然语言处理功能

针对CPU优化的韩语处理流程，包含分词、词性标注、依存分析、命名实体识别等完整NLP功能

针对CPU优化的韩语处理流程，包含分词、词性标注、依存分析、命名实体识别等功能

该模型是基于distilbert-base-uncased在wnut_17数据集上微调的命名实体识别(NER)模型，用于识别文本中的特定实体类别。

基于XLM-RoBERTa-base模型在xtreme数据集上微调的标记分类模型，用于命名实体识别任务。

基于XLM-RoBERTa-base模型在xtreme数据集上微调的标记分类模型，主要用于命名实体识别任务。

该模型是基于Seznam/small-e-czech在wikiann数据集上微调的版本，用于捷克语命名实体识别任务。

基于MahaBERT微调的马拉地语命名实体识别模型，训练数据来自L3Cube-MahaNER数据集。

该模型是基于distil-slovakbert在wikiann sk数据集上微调的版本，用于斯洛伐克语命名实体识别任务。

针对CPU优化的中文自然语言处理流程，包含分词、词性标注、依存分析、命名实体识别等功能

针对CPU优化的罗马尼亚语自然语言处理模型，包含分词、词性标注、依存分析、命名实体识别等功能

基于西班牙语TinyBERT微调的命名实体识别模型，体积仅55MB，适用于西班牙语文本的实体识别任务。

由中研院词库小组开发的轻量级ALBERT模型，支持繁体中文的自然语言处理任务

Stanza是一套精准高效的多语言文本分析工具集，提供从原始文本到句法分析和实体识别的自然语言处理能力。

基于EstBERT微调的命名实体识别模型，用于识别爱沙尼亚语文本中的地点、机构和人名三类实体。

Stanza 是一个高效的多语种自然语言处理工具集，提供从原始文本到句法分析和实体识别的全套处理能力。

Stanza 是一套精准高效的多语种语言分析工具集，提供从原始文本处理到句法分析与实体识别的自然语言处理模型。

Stanza 是一个高效的多国语言语言学分析工具集，提供从原始文本处理到句法分析与实体识别的功能。

spaCy提供的针对CPU优化的法语自然语言处理小型模型，包含分词、词性标注、依存分析、命名实体识别等功能

Stanza是一套精准高效的多国语言文本分析工具集，提供从原始文本到句法分析和实体识别的自然语言处理模型。

Stanza提供的泰卢固语(te)自然语言处理模型，支持从原始文本到句法分析和实体识别等多种语言学分析任务。

Stanza是一套精准高效的多语种语言分析工具集，支持南非荷兰语的文本分析任务。

Stanza是一套精准高效的多国语言分析工具集，提供从原始文本到句法分析和实体识别的自然语言处理能力。

Stanza 是一个高效的语言分析工具集，支持希腊语的句法分析和实体识别。

基于IceBERT架构微调的冰岛语命名实体识别模型，专门用于识别冰岛语文本中的命名实体

Stanza是一套精准高效的多语言文本分析工具集，为拉丁语提供文本分析功能。

Stanza是一套精准高效的多语言语言学分析工具集，提供从原始文本到句法分析和实体识别的自然语言处理能力。

spaCy提供的大型法语语言处理模型，专为CPU优化，支持多种NLP任务