named-entity-recognition
本站收录 16 个带「named-entity-recognition」标签的 AI 开源项目
presidioPresidio 是一个开源的敏感数据检测与匿名化框架，用于在文本、图像和结构化数据中识别、脱敏、遮蔽和匿名化个人身份信息（PII）。它通过 NLP 实体识别、★ 11,095
DeepPavlovDeepPavlov 是一个开源的深度学习对话系统库，旨在帮助开发者和研究人员快速构建端到端的聊天机器人和对话助手。它解决了从零搭建对话系统时面临的工程复杂性和★ 6,995
spark-nlpspark-nlp 是一个基于 Apache Spark 和 Spark ML 构建的自然语言处理库，提供生产级、可扩展的 NLP 解决方案。它解决了在大数据环★ 4,158
snips-nluSnips NLU 是一个用 Python 编写的自然语言理解库，专注于从文本中提取结构化意图和实体信息。它解决的是对话式 AI 中“理解用户意图”的核心问题，★ 3,975
GLiNERGLiNER是一个通用且轻量的命名实体识别（NER）模型，旨在解决传统NER模型只能识别预定义实体类型、无法灵活适配新场景的问题。它允许用户通过自然语言描述任意★ 3,966
spacy-llmspacy-llm 是 spaCy 官方推出的插件，旨在将大型语言模型（LLM）无缝集成到 spaCy 的结构化 NLP 流水线中。它解决了传统 NLP 流水线★ 1,392
bert4torchbert4torch 是一个基于 PyTorch 的 transformers 库的优雅实现，旨在提供与 Hugging Face Transformers 类★ 1,326
rizzo-piirizzo-pii 是一个本地优先的隐私保护工具，专门解决在把文档交给大语言模型处理前，如何自动识别并匿名化其中的个人身份信息（PII）的问题。它基于命名实体识★ 1,119
Awesome-LLM4IE-PapersAwesome-LLM4IE-Papers 是一个精选论文列表，专注于大语言模型（LLM）在生成式信息抽取（IE）领域的应用。该项目系统整理了利用LLM进行实体★ 1,064
ontogptontogpt 是一个基于大型语言模型（LLM）的本体论信息抽取工具集，核心组件是 SPIRES（Structured Prompt Interrogation★ 1,037
ChatitoChatito 是一个用于生成 AI 聊天机器人、NLP 任务、命名实体识别或文本分类模型训练数据集的开源工具。它通过一种简洁的领域特定语言（DSL）来描述对话★ 890
PIXIUPIXIU 是一个开源金融大语言模型资源库，包含首个金融领域的大语言模型（FinMA）、指令微调数据集（FLARE）和评估基准（FLUE）。它解决金融领域缺乏专★ 890
chatbot_nerchatbot_ner 是一个面向聊天机器人的命名实体识别（NER）工具，旨在从用户输入中提取关键实体（如人名、地点、日期等），以增强对话系统的理解能力。它基于★ 336
markupmarkup 是一个基于网页的文档标注工具，利用 AI 技术（如 GPT-4）辅助数据标注。它主要解决机器学习项目中数据标注效率低、成本高的问题，尤其针对自然语★ 269
IEPileIEPile是一个大规模信息抽取语料库，由浙江大学等机构在ACL 2024发布。它收集并清洗了来自多个公开数据源的约2000万条信息抽取样本，覆盖实体识别、关系★ 213
OneKEOneKE 是一个基于大语言模型的知识抽取系统，以 Docker 容器化方式部署，通过模式（Schema）引导的智能体（Agent）机制，从非结构化文本中自动抽★ 195