extract-entities
/extract-entities
Wyciąga nazwane encje o własnych etykietach z tekstu, na przykład osoby, organizacje, lokalizacje czy daty.
- Autor
- zerogpu ↗
- Repozytorium
- zerogpu-router ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 23.09.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 1
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 23.09.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.
Co robi i kiedy
Wyciąga nazwane encje o własnych etykietach z tekstu, na przykład osoby, organizacje, lokalizacje czy daty.
Argumenty
/extract-entities <text> (-l <label>... | --labels a,b,c) [-t <0..1>]
Oryginalny opis (EN)
Custom-label named-entity recognition (gliner2-base-v1). Use when the user wants to extract entities with their own labels — people, organizations, locations, products, dates, or any caller-defined entity types — from a passage.
Jak działa
SKILL.md bez nagłówków drugiego poziomu · 22 linii, 211 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: extract-entities
description: Custom-label named-entity recognition (gliner2-base-v1). Use when the user wants to extract entities with their own labels — people, organizations, locations, products, dates, or any caller-defined entity types — from a passage.
argument-hint: "<text> (-l <label>... | --labels a,b,c) [-t <0..1>]"
allowed-tools: Bash(zerogpu chat_completions *)
---
Run custom-label NER. The request below holds the source text and the entity labels, given as flags (`-l person -l company`, `--labels person,company`, `-t 0.4`) or in plain words.
Run this with the Bash tool, filling in the labels and pasting the source text into the heredoc verbatim — no escaping, the quoted heredoc handles every shell metacharacter, newline, quote, and paren:
```bash
zerogpu chat_completions -m gliner2-base-v1 --metadata '{"usecase":"ner","labels":["person","company"],"threshold":0.3}' <<'ZGPU_END_OF_INPUT'
<the source text, verbatim>
ZGPU_END_OF_INPUT
```
- `"usecase":"ner"` is required exactly as written; the API rejects the request without it.
- `labels` needs at least one label. If the request names none, ask the user which entity types to extract.
- `threshold` is the minimum confidence in `[0, 1]`. Use `0.3` unless the request gives one.
- `--metadata` is single-quoted JSON, so write any `'` inside a label as `'\''`.
Output is a JSON object whose `entities` maps each label to the spans found.
Savings note: only if the command output literally contains a line starting with `💰 ZeroGPU savings`, append that exact line, unchanged, as the last line of your reply. If no such line is present, say nothing about savings and do not mention or suggest `/zerogpu-router:cost-savings` — this note is intentionally occasional, not shown every time.
Request: $ARGUMENTS
Wersje
| Repozytorium | Wynik | Licencja |
|---|---|---|
| Ta strona · zerogpu/zerogpu-router | 92 | MIT |
| carlheath/ogmios | 100 | MIT |
| zerogpu/zerogpu-router | 92 | MIT |
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 95fa1aa22f82 (skrót SHA-256 całej paczki)
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 100algo-nlp-ner
Rozpoznaje i klasyfikuje w tekście osoby, organizacje, miejsca, daty oraz własne typy encji metodą Named Entity Recognition. - 100diffbot-entities
Rozpoznaje nazwane encje w tekście i łączy je z Diffbot Knowledge Graph, zwracając poziom pewności oraz sentyment. - 92extract-json
Wyciąga z wolnego tekstu wskazane pola do obiektu JSON według schematu, na przykład dane kontaktowe lub zamówienia. - 92extract-json
Wyciąga z wolnego tekstu wskazane pola do obiektu JSON według schematu, na przykład dane kontaktowe lub zamówienia. - 95Parser
Wyciąga ustrukturyzowany JSON z adresów URL, plików, wideo i PDF-ów, z rozpoznawaniem encji i przetwarzaniem wsadowym. - 95Parser
Wyciąga ustrukturyzowany JSON z adresów URL, plików, wideo i PDF-ów, z rozpoznawaniem encji i przetwarzaniem wsadowym.