GLiNER2.5
GLiNER2.5 ersetzt die Span-Enumeration durch eine Architektur zur Grenzvorhersage. Es unterstützt Spans beliebiger Länge innerhalb des Modellkontexts, Extraktion aus langem Kontext, gemeinsame Entitäts- und Relationsextraktion, regelbasierte Klassifikation sowie Span-Attribute. Es bleibt kompakt und kann ohne GPU laufen.- Unbegrenzte Span-Länge — Extrahieren Sie vollständige Adressen, juristische Verweise und andere lange Entitäten, ohne eine maximale Span-Breite konfigurieren zu müssen.
- Regelbasierte Klassifikation — Definieren Sie Regeln aufgabenübergreifend, um widersprüchliche Label-Kombinationen zu verhindern.
- Span-Attribute — Klassifizieren Sie extrahierte Spans im selben Vorwärtsdurchlauf nach Attributen wie Sentiment, Schweregrad oder Negation.
- Extraktion aus langem Kontext — Verarbeiten Sie Verträge, Berichte und Transkripte mit einem Kontext von 4.096 Wörtern und teilen Sie längere Dokumente auf, ohne die Offsets zu verlieren.
- Gemeinsame Informationsextraktion — Extrahieren Sie Entitäten und Relationen als einen schema-gebundenen Graphen für Wissensdatenbanken und Agenten-Speicher.
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GLiNER2.5 ist der empfohlene Ausgangspunkt für neue Extraktionsprojekte. Verwenden Sie GLiNER2 für bestehende schemabasierte Integrationen und das ursprüngliche GLiNER für Open-Vocabulary-NER-Checkpoints, die auf dem Paket der ersten Generation aufbauen.
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