«`html
GLiNER: Решение для распознавания именованных сущностей с использованием двунаправленного трансформера
Ключевым элементом приложений обработки естественного языка (NLP) является распознавание именованных сущностей (NER), которое распознает и классифицирует именованные сущности, такие как имена людей, места, даты и организации в тексте. Однако традиционные модели NER ограничены по эффективности и адаптивности к новым данным.
Практические решения и ценность
Недавно была разработана компактная модель NER под названием GLiNER, которая обрабатывает текст одновременно в прямом и обратном направлениях за счет использования двунаправленного трансформаторного кодировщика. GLiNER показала отличные результаты в ряде тестов NER, проявившись особенно хорошо в оценках zero-shot. Модель успешно справилась с нулевыми испытаниями в нескольких NER-бенчмарках, демонстрируя свою универсальность и эффективность в практических приложениях NER.
GLiNER предлагает сжатое и эффективное решение, обеспечивающее баланс между гибкостью, производительностью и ресурсоэффективностью, что делает его многообещающим подходом к NER. Это подчеркивает важность создания настраиваемых моделей для конкретных задач NLP с учетом ограниченных ресурсов, сохраняя при этом хорошую производительность.
Ссылка на статью
Twitter
Telegram
Discord
LinkedIn
ML SubReddit
AI Sales Bot