bert-base-NER
Sprachmodelle für Chat, Wissen und Alltag — die Klassiker für den eigenen Rechner.
MIT
Läuft das auf deinem Rechner?
Was kann es?
Bert-base-NER erkennt benannte Entitäten wie Personen, Organisationen, Orte und Datumangaben in Texten. Es ist ein klassisches BERT-basiertes Modell, das beim BIANET-Corpus aus dem CoNLL-2003-Format trainiert wurde.
Stärken
Kompakt (ca. 110 Mio. Parameter), läuft auch auf normalen Rechnern und ist für standardisierte NER-Aufgaben zuverlässig.
Grenzen
Nur vier Entitätstypen, begrenzte Genauigkeit bei komplexeren Texten und etwas betagte Architektur verglichen mit neueren Transformer-Modellen.
Für wen?
Für alle, die schnell und einfach Namen, Orte und Organisationen aus Texten extrahieren wollen, ohne viel Rechenleistung oder Setup zu brauchen.
So startest du es
Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.
⚠️ Für dieses Modell haben wir keine verifizierte GGUF-Fassung in der Datenbank. Ohne GGUF können Ollama, LM Studio und llama.cpp es nicht starten. Prüfe auf Hugging Face nach „dslim/bert-base-NER GGUF“ (die meisten Text-Modelle haben eine, z. B. von bartowski oder unsloth) — dann gilt: ollama run hf.co/dslim/bert-base-NER
Besonderheiten
Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ gerade eben (16.10. 19:59 UTC)).
Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.
Wo bekommst du es?
Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.
Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen
Größen & Quants
Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.
| Variante | Dateigröße | Speicherbedarf (grob) |
|---|---|---|
| Keine Variantenliste verfügbar — schau in die Dateiliste bei Hugging Face. | ||
So startest du bert-base-NER
- Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
- Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
- Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.
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Häufige Fragen
Läuft bert-base-NER auf meinem Rechner?
Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste – — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.
Was kostet bert-base-NER?
Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.
Ähnliche Modelle: multilingual-e5-small · SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext · pubmedbert-base-embeddings · Zurück zur Übersicht
Daten: Hugging Face API · ⟳ gerade eben (16.10. 19:59 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.