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UniNER-7B-all

UniNER-7B-all

跨多数据集的命名实体识别开源模型

UniNER-7B-all模型结合ChatGPT生成的Pile-NER-type和Pile-NER-definition数据及Universal NER基准中40个数据集进行训练，适合多数据集的命名实体识别研究。模型在排除CrossNER和MIT数据集的情况下进行OOD评估。详细的使用指南和模型信息可以通过相关论文及GitHub仓库获得，模型适用于研究目的，遵循CC BY-NC 4.0许可协议。

自然语言处理研究开源项目模型Github大模型Huggingface命名实体识别UniNER
GitHubHugging Face论文

UniNER-7B-all 项目介绍

UniNER-7B-all是目前表现最优秀的UniNER模型。为了训练这个模型，研究人员采用了三种不同的数据集组合：(1) 由ChatGPT生成的数据集Pile-NER-type，(2) 由ChatGPT生成的数据集Pile-NER-definition，以及(3) 在Universal NER基准测试中使用的40个监督数据集（具体请参考论文中的图4）。从每个数据集的训练部分中随机抽样最多1万个实例用于训练。值得注意的是，CrossNER和MIT数据集被排除在训练之外，这样可以用于进行OOD（开集）评估。

更详细的信息可以通过查阅我们的论文。如果你想了解如何使用这个模型，可以访问我们的代码库。

推理使用

在进行推理时，可以使用以下模板：

用户将提供文本，虚拟助手基于该文本回答问题。
用户：文本：{在这里填写输入文本}
助理：我已经阅读了这个文本。
用户：文本中哪个部分描述了{在这里填写实体类型}？
助理：{模型的预测结果以JSON格式显示}

需要注意的是，每次推理仅基于一种实体类型。如果需要针对多种实体类型进行推理，需要为每种类型分别创建实例。

许可协议

该模型及其相关数据基于CC BY-NC 4.0许可协议发布，主要用于科研目的。

引用格式

如果您在研究中使用了该模型，请引用以下参考文献：

@article{zhou2023universalner,
      title={UniversalNER: Targeted Distillation from Large Language Models for Open Named Entity Recognition}, 
      author={Wenxuan Zhou and Sheng Zhang and Yu Gu and Muhao Chen and Hoifung Poon},
      year={2023},
      eprint={2308.03279},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

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