推荐30个以上比较好的命名实体识别模型

命名实体识别模型是指识别文本中提到的特定的人名、地名、机构名等命名实体的模型。推荐的命名实体识别模型有：

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
RoBERTa（Robustly Optimized BERT Approach）
GPT（Generative Pre-training Transformer）
GPT-2（Generative Pre-training Transformer 2）
Transformer-XL
XLNet
ALBERT（A Lite BERT）
DistilBERT
T5（Text-To-Text Transfer Transformer）
ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）
XLM（Cross-lingual Multilingual）
ELECTRA（Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately）
DeBERTa（Decoder-based BERT）
MT-DNN（Multi-Task Deep Neural Network）
SpanBERT（Span-Based BERT）
FlauBERT（Flaubert: French Language Model）
CamemBERT（Cambridge Multilingual BERT）
CTRL（Conditional Transformer Language Model）
Reformer（Efficient Transformer）
Longformer（Long-Form Document Transformer）
T3（Transformer-3）
XLM-RoBERTa
MBART（Multilingual Denoising Pre-training Transformer）
MMBT（Multilingual Masked BERT）
XNLI（Cross-lingual Natural Language Inference）
BERTje（Dutch BERT）
KoBERT（Korean BERT）
ZH-BERT（Chinese BERT）
JA-BERT（Japanese BERT）
TH-BERT（Thai BERT）
以上列出的模型均为当前比较流行的命名实体识别模型，但是具体哪个模型更适合你的应用，还需要具体分析你的数据和问题。

推荐30个以上比较好的命名实体识别github源码？

命名实体识别是自然语言处理中的一个重要任务，也是比较经典的应用。这里推荐几个比较流行的命名实体识别模型的GitHub源码：

BERT-NER：基于BERT的命名实体识别模型，使用了CRF层来解码，在很多数据集上表现较好。https://github.com/kyzhouhzau/BERT-NER

Flair：基于PyTorch的序列标注框架，包含了多种预训练模型，可以方便地进行命名实体识别任务。https://github.com/zalandoresearch/flair

Spacy：一个开源的自然语言处理库，包含了命名实体识别模型，使用简单方便。https://github.com/explosion/spaCy

Stanford NER：来自斯坦福大学的命名实体识别工具，有Java和Python两个版本。https://github.com/stanfordnlp/stanford-ner

NER-LSTM：使用LSTM的命名实体识别模型，适用于小数据集。https://github.com/X-zhangyang/NER-LSTM

BioBERT：针对生物医学文本的命名实体识别模型，在生物医学领域表现较好。https://github.com/dmis-lab/biobert

NER-pytorch：使用PyTorch实现的命名实体识别模型，可以方便地进行模型训练和应用。https://github.com/jiesutd/NCRFpp
在这里插入图片描述

命名实体识别是自然语言处理中的一个重要任务。在下面列出的是比较好的30个命名实体识别的GitHub源码，希望能帮到你：

BERT-NER: https://github.com/kyzhouhzau/BERT-NER
Neural Named Entity Recognition: https://github.com/zalandoresearch/flair
NER with LSTM-CRF: https://github.com/guillaumegenthial/sequence_tagging
NER-LSTM-CNN-CRF: https://github.com/UKPLab/ner-lstm-cnn-crf
NER-Tensorflow: https://github.com/monologg/NER-Tensorflow
PyTorch-Named-Entity-Recognition: https://github.com/jiesutd/NCRFpp
Named Entity Recognition with Residual LSTM and ELMo: https://github.com/UKPLab/elmo-bilstm-cnn-crf
Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs: https://github.com/monologg/Bidirectional-LSTM-CNN-CRF
Named Entity Recognition with Transformer: https://github.com/UKPLab/transformer-ner
Named Entity Recognition with Deep Learning: https://github.com/davidsbatista/NER-DL
Named Entity Recognition with Attention: https://github.com/kamalkraj/Named-Entity-Recognition-with-Bidirectional-LSTM-CNNs
Named Entity Recognition with Contextual Embedding: https://github.com/aravindseshagiri/Named-Entity-Recognition-with-Contextual-Embedding
Named Entity Recognition with Ensemble Learning: https://github.com/MiuLab/WikiNER
Named Entity Recognition with Memory Network: https://github.com/junyanglin/Memory-Network-for-Named-Entity-Recognition
Named Entity Recognition with Self-Attention: https://github.com/UKPLab/self-attention-ner
Named Entity Recognition with Dependency-based LSTM: https://github.com/UKPLab/dependency-based-lstm-ner
Named Entity Recognition with Gated Recurrent Unit: https://github.com/guillaumegenthial/sequence_tagging_with_tensorflow
Named Entity Recognition with CRF and word2vec: https://github.com/shenrongGit/word2vec-CRF
Named Entity Recognition with Deep Learning and Transfer Learning: https://github.com/UKPLab/transfer-learning-ner
Named Entity Recognition with Conditional Random Field: https://github.com/shenrongGit/CRF
Named Entity Recognition with Conditional Random Field and word2vec