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：

1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
2. RoBERTa（Robustly Optimized BERT Approach）
3. GPT（Generative Pre-training Transformer）
4. GPT-2（Generative Pre-training Transformer 2）
5. Transformer-XL
6. XLNet
7. ALBERT（A Lite BERT）
8. DistilBERT
9. T5（Text-To-Text Transfer Transformer）
10. ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）
11. XLM（Cross-lingual Multilingual）
12. ELECTRA（Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately）
13. DeBERTa（Decoder-based BERT）
14. MT-DNN（Multi-Task Deep Neural Network）
15. SpanBERT（Span-Based BERT）
16. FlauBERT（Flaubert: French Language Model）
17. CamemBERT（Cambridge Multilingual BERT）
18. CTRL（Conditional Transformer Language Model）
19. Reformer（Efficient Transformer）
20. Longformer（Long-Form Document Transformer）
21. T3（Transformer-3）
22. XLM-RoBERTa
23. MBART（Multilingual Denoising Pre-training Transformer）
24. MMBT（Multilingual Masked BERT）
25. XNLI（Cross-lingual Natural Language Inference）
26. BERTje（Dutch BERT）
27. KoBERT（Korean BERT）
28. ZH-BERT（Chinese BERT）
29. JA-BERT（Japanese BERT）
30. 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。