What is GLiNER?
命名实体识别 (NER) 不必复杂或昂贵。GLiNER 是一款轻量级但功能强大的 NER 模型，基于类似 BERT 的架构构建而成。无论您是要提取姓名、日期、奖项还是自定义实体类型，GLiNER 都能提供精确的结果，而无需传统大型语言模型 (LLM) 的巨大计算成本。
为什么选择 GLiNER？
传统的 NER 模型仅限于预定义的实体类型，而 LLM 虽然灵活，但在资源受限的环境中往往过于复杂。GLiNER 弥合了这一差距，提供：
灵活：识别任何实体类型，从“人物”到“竞赛”或自定义标签。
高效：专为速度和并行处理而构建，非常适合实时应用。
经济实惠：无需昂贵的 API 或大量的计算资源。
主要功能
✨ 可自定义的实体识别：定义您自己的实体类型，并让 GLiNER 轻松提取它们。
✨ 轻量级架构：基于类似 BERT 的编码器构建，针对速度和资源效率进行了优化。
✨ 零样本能力：无需大量微调即可立即使用。
✨ 开源且社区驱动：由充满活力的社区支持，并得到领先研究机构的支持。
用例
数据提取：快速从非结构化文本（例如新闻文章或报告）中提取结构化数据。
研究和学术界：在研究论文或历史文献中识别实体，无需预定义标签。
商业智能：分析客户反馈或合同以提取关键术语、日期或姓名。
立即开始
GLiNER 专为寻求实用、经济高效的 NER 解决方案的开发人员、研究人员和企业而设计。凭借其简单的安装、灵活的实体识别和开源特性，它是资源受限环境的理想工具。
More information on GLiNER
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
GLiNER was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-01-31.
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