GLiNER

GLiNER 是一个用于高效信息抽取的开源小型语言模型系列。

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GLiNER2.5

GLiNER2.5 用边界预测架构取代了跨度枚举。它支持模型上下文范围内任意长度的跨度、长上下文抽取、联合实体-关系抽取、约束分类以及跨度属性。它保持了小体量，无需 GPU 也能运行。

• 无限跨度长度：抽取完整地址、法律条文引用以及其他长实体，无需配置最大跨度宽度。
• 约束分类：在多个分类任务之间声明规则，避免出现相互矛盾的标签组合。
• 跨度属性：在同一次前向传递中，按情感、严重程度或否定等属性对抽取出的跨度进行分类。
• 长上下文抽取：处理合同、报告和会议记录，支持 4,096 词的上下文，并可在保留偏移量的前提下对更长的文档进行分块。
• 联合信息抽取：将实体和关系作为一个受 schema 约束的图一并抽取，可用于知识库和智能体记忆。

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比较各代 GLiNER

对于新的抽取项目，推荐从 GLiNER2.5 开始。若已有基于 schema 的集成，可继续使用 GLiNER2；若需要基于第一代软件包构建的开放词表 NER 检查点，可使用最初的 GLiNER。