What is GLiNER?
命名實體辨識 (NER) 不必複雜或昂貴。認識 GLiNER，一個輕量級但功能強大的 NER 模型，建構於類 BERT 架構之上。無論您是要提取姓名、日期、獎項還是自訂實體類型，GLiNER 都能提供精準的結果，且不會產生傳統大型語言模型 (LLM) 的高昂運算成本。
為什麼選擇 GLiNER？
傳統的 NER 模型僅限於預定義的實體類型，而 LLM 雖然靈活，但在資源受限的環境中往往過於龐大。GLiNER 彌合了這之間的差距，提供：
靈活性：辨識任何實體類型，從「人物」到「競賽」或自訂標籤。
效率：專為速度和平行處理而設計，使其成為即時應用的理想選擇。
成本效益：無需昂貴的 API 或大量的運算資源。
主要功能
✨ 自訂實體辨識：輕鬆定義您自己的實體類型，並讓 GLiNER 輕鬆提取。
✨ 輕量級架構：建構於類 BERT 編碼器之上，針對速度和資源效率進行最佳化。
✨ 零樣本能力：無需大量微調即可立即使用。
✨ 開源且社群驅動：由活躍的社群支持，並獲得領先研究機構的支持。
應用案例
資料提取：快速從非結構化文字（例如新聞文章或報告）中提取結構化資料。
研究與學術界：在研究論文或歷史文件中辨識實體，無需預定義標籤。
商業情報：分析客戶回饋或合約以提取關鍵詞、日期或姓名。
立即開始
GLiNER 專為開發人員、研究人員和尋求實用、經濟高效的 NER 解決方案的企業而設計。憑藉其簡單的安裝、靈活的實體辨識和開源特性，它是資源受限環境的理想工具。
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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LangExtract：一套用於可驗證 LLM 資料擷取的 Python 函式庫。它能將非結構化文字轉化為精確、具備可查證來源，且讓您安心信賴的結構化資料。
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