T-NER：一款全能的Transformer命名实体识别Python库

T-NER：一款全能的Transformer命名实体识别Python库

tner Language model fine-tuning on NER with an easy interface and cross-domain evaluation. "T-NER: An All-Round Python Library for Transformer-based Named Entity Recognition, EACL 2021" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tn/tner

项目介绍

T-NER（Transformer-based Named Entity Recognition）是一款基于PyTorch实现的Python工具，专注于在命名实体识别（NER）任务上微调语言模型。通过pip即可轻松安装使用。T-NER不仅提供了简单易用的接口来微调模型，还支持在跨领域和多语言数据集上进行测试。此外，T-NER集成了大量公开可用的NER数据集，并支持用户自定义数据集的集成。所有通过T-NER微调的模型都可以部署在我们的Web应用上进行可视化展示。

项目技术分析

T-NER的核心技术基于Transformer架构，利用PyTorch进行模型训练和微调。它支持多种公开的NER数据集，并提供了统一的标签集来整合不同数据集的实体标签。T-NER还集成了HuggingFace的模型库，用户可以轻松加载和使用预训练的NER模型。此外，T-NER提供了丰富的命令行工具和Google Colab示例，方便用户快速上手和实验。

项目及技术应用场景

T-NER适用于多种应用场景，包括但不限于：

• 跨领域NER任务：T-NER支持在不同领域的数据集上进行模型微调，适用于需要跨领域识别实体的应用场景。
• 多语言NER任务：T-NER支持多语言数据集，适用于需要处理多语言文本的NER任务。
• 自定义数据集：用户可以轻松集成自己的数据集，适用于特定领域的NER任务。
• 模型部署与可视化：T-NER提供了Web应用接口，方便用户将微调后的模型部署到生产环境中，并进行可视化展示。

项目特点

• 丰富的数据集支持：T-NER集成了大量公开的NER数据集，并支持用户自定义数据集的集成。
• 多语言支持：T-NER支持多语言数据集，适用于全球化的NER任务。
• 简单易用的接口：T-NER提供了简单易用的Python接口，方便用户进行模型微调和评估。
• 模型部署与可视化：T-NER支持将微调后的模型部署到Web应用上，并进行可视化展示。
• 社区支持：T-NER的模型和数据集都通过HuggingFace共享，用户可以轻松访问和使用。

如何开始

通过以下命令即可安装T-NER：

pip install tner

安装完成后，您可以参考Google Colab示例快速上手，或者访问GitHub仓库获取更多详细信息。

参考资料

• T-NER论文（EACL 2021）
• TweetNER7论文（AACL 2022）
• T-NER HuggingFace页面
• T-NER GitHub仓库

T-NER是一款功能强大且易于使用的NER工具，无论您是研究者还是开发者，都能从中受益。立即尝试T-NER，开启您的NER任务之旅吧！

tner Language model fine-tuning on NER with an easy interface and cross-domain evaluation. "T-NER: An All-Round Python Library for Transformer-based Named Entity Recognition, EACL 2021" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tn/tner