ko_core_news_smオープンソース韓国語処理モデル - 形態素解析や品詞タグ付けなどの機能を無料でサポート

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Ko Core News Sm

spacyによって開発

CPUに最適化された韓国語処理パイプラインで、トークン化、品詞タグ付け、依存関係解析、固有表現認識などの機能を含む

シーケンスラベリング韓国語#韓国語NLP #マルチタスク処理 #依存構文解析

ダウンロード数 62

リリース時間 : 5/2/2022

モデル概要

これは韓国語自然言語処理モデルで、トークン化、品詞タグ付け、依存構文解析、固有表現認識などの基本的なNLP機能を提供します。モデルはCPU使用に最適化されており、韓国語テキストデータの処理に適しています。

モデル特徴

CPU最適化

CPU使用に特化して最適化されており、GPUがない環境での実行に適している

包括的なNLP機能

基本的なトークン化から固有表現認識までの完全なNLP処理パイプラインを提供

高精度な文分割

文分割のF値が99.93%に達し、文の境界を正確に識別できる

モデル能力

トークン化

品詞タグ付け

依存構文解析

固有表現認識

レンマ化

文分割

使用事例

テキスト処理

韓国語テキスト分析

韓国語のニュースやソーシャルメディアテキストの文法解析と構造解析

文構造と品詞関係を正確に識別

情報抽出

韓国語テキストから人名、組織名、場所などの固有表現を抽出

NER F値が71.11%に達する

言語研究

韓国語文法研究

韓国語の構文構造と語形変化を分析

詳細な品詞タグ付けと依存関係分析を提供

🚀 ko_core_news_sm

このモデルは、韓国語の自然言語処理タスクに最適化されたspaCyパイプラインです。CPUでの高速処理に特化しており、様々なタスクで高い精度を発揮します。

🚀 クイックスタート

詳細な情報はこちらをご覧ください：https://spacy.io/models/ko#ko_core_news_sm

✨ 主な機能

CPU最適化：韓国語の自然言語処理タスクをCPU上で高速に実行できます。
多様なタスク対応：NER、TAG、POS、LEMMA、依存構造解析など、様々なトークン分類タスクに対応しています。

📦 インストール

原READMEにインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されました。

💻 使用例

原READMEにコード例が記載されていないため、このセクションは省略されました。

📚 ドキュメント

モデル情報

属性	詳情
モデル名	`ko_core_news_sm`
バージョン	`3.7.0`
spaCyバージョン	`>=3.7.0,<3.8.0`
デフォルトパイプライン	`tok2vec`, `tagger`, `morphologizer`, `parser`, `lemmatizer`, `attribute_ruler`, `ner`
コンポーネント	`tok2vec`, `tagger`, `morphologizer`, `parser`, `lemmatizer`, `senter`, `attribute_ruler`, `ner`
ベクトル	0キー、0個の一意のベクトル（0次元）
ソース	UD Korean Kaist v2.8 (Choi, Jinho; Han, Na - Rae; Hwang, Jena; Chun, Jayeol) KLUE v1.1.0 (Sungjoon Park, Jihyung Moon, Sungdong Kim, Won Ik Cho, Jiyoon Han, Jangwon Park, Chisung Song, Junseong Kim, Youngsook Song, Taehwan Oh, Joohong Lee, Juhyun Oh, Sungwon Ryu, Younghoon Jeong, Inkwon Lee, Sangwoo Seo, Dongjun Lee, Hyunwoo Kim, Myeonghwa Lee, Seongbo Jang, Seungwon Do, Sunkyoung Kim, Kyungtae Lim, Jongwon Lee, Kyumin Park, Jamin Shin, Seonghyun Kim, Lucy Park, Alice Oh, Jung - Woo Ha, Kyunghyun Cho)
ライセンス	`CC BY - SA 4.0`
作者	Explosion

ラベルスキーム

ラベルスキームを表示 (4つのコンポーネントに対する2028個のラベル)

コンポーネント	ラベル
`tagger`	`_SP`, `ecs`, `etm`, `f`, `f+f+jcj`, `f+f+jcs`, `f+f+jct`, `f+f+jxt`, `f+jca`, `f+jca+jp+ecc`, `f+jca+jp+ep+ef`, `f+jca+jxc`, `f+jca+jxc+jcm`, `f+jca+jxt`, `f+jcj`, `f+jcm`, `f+jco`, `f+jcs`, `f+jct`, `f+jct+jcm`, `f+jp+ef`, `f+jp+ep+ef`, `f+jp+etm`, `f+jxc`, `f+jxt`, `f+ncn`, `f+ncn+jcm`, `f+ncn+jcs`, `f+ncn+jp+ecc`, `f+ncn+jxt`, `f+ncpa+jcm`, `f+npp+jcs`, `f+nq`, `f+xsn`, `f+xsn+jco`, `f+xsn+jxt`, `ii`, `jca`, `jca+jcm`, `jca+jxc`, `jca+jxt`, `jcc`, `jcj`, `jcm`, `jco`, `jcr`, `jcr+jxc`, `jcs`, `jct`, `jct+jcm`, `jct+jxt`, `jp+ecc`, `jp+ecs`, `jp+ef`, `jp+ef+jcr`, `jp+ef+jcr+jxc`, `jp+ep+ecs`, `jp+ep+ef`, `jp+ep+etm`, `jp+ep+etn`, `jp+etm`, `jp+etn`, `jp+etn+jco`, `jp+etn+jxc`, `jxc`, `jxc+jca`, `jxc+jco`, `jxc+jcs`, `jxt`, `mad`, `mad+jxc`, `mad+jxt`, `mag`, `mag+jca`, `mag+jcm`, `mag+jcs`, `mag+jp+ef+jcr`, `mag+jxc`, `mag+jxc+jxc`, `mag+jxt`, `mag+xsn`, `maj`, `maj+jxc`, `maj+jxt`, `mma`, `mmd`, `nbn`, `nbn+jca`, `nbn+jca+jcj`, `nbn+jca+jcm`, `nbn+jca+jp+ef`, `nbn+jca+jxc`, `nbn+jca+jxt`, `nbn+jcc`, `nbn+jcj`, `nbn+jcm`, `nbn+jco`, `nbn+jcr`, `nbn+jcs`, `nbn+jct`, `nbn+jct+jcm`, `nbn+jct+jxt`, `nbn+jp+ecc`, `nbn+jp+ecs`, `nbn+jp+ecs+jca`, `nbn+jp+ecs+jcm`, `nbn+jp+ecs+jco`, `nbn+jp+ecs+jxc`, `nbn+jp+ecs+jxt`, `nbn+jp+ecx`, `nbn+jp+ef`, `nbn+jp+ef+jca`, `nbn+jp+ef+jco`, `nbn+jp+ef+jcr`, `nbn+jp+ef+jcr+jxc`, `nbn+jp+ef+jcr+jxt`, `nbn+jp+ef+jcs`, `nbn+jp+ef+jxc`, `nbn+jp+ef+jxc+jco`, `nbn+jp+ef+jxf`, `nbn+jp+ef+jxt`, `nbn+jp+ep+ecc`, `nbn+jp+ep+ecs`, `nbn+jp+ep+ecs+jxc`, `nbn+jp+ep+ef`, `nbn+jp+ep+ef+jcr`, `nbn+jp+ep+etm`, `nbn+jp+ep+etn`, `nbn+jp+ep+etn+jco`, `nbn+jp+ep+etn+jcs`, `nbn+jp+etm`, `nbn+jp+etn`, `nbn+jp+etn+jca`, `nbn+jp+etn+jca+jxt`, `nbn+jp+etn+jco`, `nbn+jp+etn+jcs`, `nbn+jp+etn+jxc`, `nbn+jp+etn+jxt`, `nbn+jxc`, `nbn+jxc+jca`, `nbn+jxc+jca+jxc`, `nbn+jxc+jca+jxt`, `nbn+jxc+jcc`, `nbn+jxc+jcm`, `nbn+jxc+jco`, `nbn+jxc+jcs`, `nbn+jxc+jp+ef`, `nbn+jxc+jxc`, `nbn+jxc+jxt`, `nbn+jxt`, `nbn+nbn`, `nbn+nbn+jp+ef`, `nbn+xsm+ecs`, 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`morphologizer`	`POS=CCONJ`, `POS=ADV`, `POS=SCONJ`, `POS=DET`, `POS=NOUN`, `POS=VERB`, `POS=ADJ`, `POS=PUNCT`, `POS=SPACE`, `POS=AUX`, `POS=PRON`, `POS=PROPN`, `POS=NUM`, `POS=INTJ`, `POS=PART`, `POS=X`, `POS=ADP`, `POS=SYM`
`parser`	`ROOT`, `acl`, `advcl`, `advmod`, `amod`, `appos`, `aux`, `case`, `cc`, `ccomp`, `compound`, `conj`, `cop`, `csubj`, `dep`, `det`, `dislocated`, `fixed`, `flat`, `iobj`, `mark`, `nmod`, `nsubj`, `nummod`, `obj`, `obl`, `punct`, `xcomp`
`ner`	`DT`, `LC`, `OG`, `PS`, `QT`, `TI`

精度

タイプ	スコア
`TOKEN_ACC`	100.00
`TOKEN_P`	100.00
`TOKEN_R`	100.00
`TOKEN_F`	100.00
`TAG_ACC`	73.06
`POS_ACC`	85.82
`SENTS_P`	99.90
`SENTS_R`	99.95
`SENTS_F`	99.93
`DEP_UAS`	73.61
`DEP_LAS`	65.59
`LEMMA_ACC`	83.57
`ENTS_P`	77.04
`ENTS_R`	66.03
`ENTS_F`	71.11