这是dslim/bert-base-NER模型的ONNX格式版本，用于命名实体识别任务，能够识别四种实体类型：地点、组织、人物和杂项。

基于roberta-large-ner-english微调的BERT模型，用于主角识别任务

基于roberta-large模型在conll2003数据集上微调的英文命名实体识别模型，特别优化了非首字母大写实体的识别效果

Flair NER模型是基于CoNLL-2003数据集训练的序列标注模型，用于命名实体识别任务。