Named Entity Recognition Ner

最佳模型： BINDER

最佳模型： ACE + document-context

最佳模型： LUKE + SubRegWeigh (K-means)

最佳模型： KeBioLM

最佳模型： BERT-MRC+DSC

最佳模型： SciDeBERTa v2

最佳模型： UNER XML-R

最佳模型： BiLSTM-CRF with ELMo

最佳模型： Ours: cross-sentence ALB

最佳模型： Ours: cross-sentence ALB

最佳模型： DeepStruct multi-task w/ finetune

最佳模型： BLSTM-CNN-Char (SparkNLP)

最佳模型： BioLinkBERT (large)

最佳模型： BertForTokenClassification (Spark NLP)

最佳模型： SciFive-Large

最佳模型： BioMegatron

最佳模型： BLSTM-CNN-Char (SparkNLP)

最佳模型： PubMedBERT-CRF

最佳模型： MacBERT-large

最佳模型： HME (word + BPE + char)

最佳模型： LUKE（Large）

最佳模型： SWEM-CRF

最佳模型： ACE

最佳模型： FLERT XLM-R

最佳模型： LS-unLLaMA

最佳模型： PL-Marker

最佳模型： BiLSTM-CRF

最佳模型： ConNER

最佳模型： cfilt/HiNER-original-xlm-roberta-large

最佳模型： BiLSTM with ELMo

最佳模型： XLM-RoBERTa

最佳模型： Marcell

最佳模型： LSTM-CRF

最佳模型： BLSTM-CNN-Char (SparkNLP)

最佳模型： BERT

最佳模型： UniNER-7B

最佳模型： AlephBERT-base

最佳模型： HGN

最佳模型： FT-Bangla BERT Large

最佳模型： W2V2-L-LL60K (pipeline approach, uses LM)

最佳模型： SciFive-Base

最佳模型： BLSTM-CNN-Char (SparkNLP)

最佳模型： DyGIE

最佳模型： mgsohrab

最佳模型： HGN

最佳模型： CL-KL