ko_core_news_lgオープンソース韓国語処理モデル - 無料でデプロイして形態素解析、品詞タグ付けなどのNLPタスクを完了

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Ko Core News Lg

spacyによって開発

CPU最適化された韓国語処理パイプラインで、分かち書き、品詞タグ付け、依存解析、固有表現認識などの完全なNLP機能を含む

シーケンスラベリング韓国語#韓国語NLP #高精度品詞タグ付け #依存構文解析

ダウンロード数 52

リリース時間 : 5/2/2022

モデル概要

spaCyの大規模韓国語処理モデルで、UD Korean KaistとKLUEデータセットで訓練され、分かち書き、品詞タグ付け、依存構文解析、固有表現認識などの完全なNLP処理プロセスをサポートします。

モデル特徴

完全な韓国語処理パイプライン

分かち書きから固有表現認識までの完全なNLP処理能力を提供

CPU最適化

CPU環境に特化して最適化されており、リソースが限られたシナリオに適している

高品質な単語ベクトル

floret単語ベクトル(200000, 300)を含み、より良い意味理解をサポート

マルチタスク処理

品詞タグ付け、依存解析、固有表現認識など複数のNLPタスクを同時にサポート

モデル能力

分かち書き

品詞タグ付け

依存構文解析

固有表現認識

語彙素解析

文境界検出

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コンテンツの文法分析と構造解析

文の構成要素と文法関係を正確に識別

情報抽出

韓国語テキストから固有表現（人名、地名、組織名など）を抽出

F1値が85.19%を達成

言語学研究

韓国語文法研究

韓国語の構文構造と形態的特徴を分析

詳細な品詞タグ付けと依存関係分析を提供

🚀 ko_core_news_lg

このモデルは、韓国語処理用に最適化されたspaCyパイプラインです。CPUでの高速処理に特化しており、多様な自然言語処理タスクに対応しています。

📚 ドキュメント

詳細情報

詳細はこちらを参照してください：https://spacy.io/models/ko#ko_core_news_lg

韓国語パイプラインはCPU向けに最適化されています。コンポーネントには、tok2vec、tagger、morphologizer、parser、lemmatizer（trainable_lemmatizer）、senter、nerが含まれています。

属性	詳情
モデル名	`ko_core_news_lg`
バージョン	`3.7.0`
spaCy	`>=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	floret (200000, 300)
ソース	UD Korean Kaist v2.8 (Choi, Jinho; Han, Na - Rae; Hwang, Jena; Chun, Jayeol) [KLUE v1.1.0](https://github.com/KLUE - benchmark/KLUE) (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) [Explosion Vectors (OSCAR 2109 + Wikipedia + OpenSubtitles + WMT News Crawl)](https://github.com/explosion/spacy - vectors - builder) (Explosion)
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`, 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`ncn+ncpa+xsn+jco`, `ncn+ncpa+xsn+jcs`, `ncn+ncpa+xsn+jp+ecc`, `ncn+ncpa+xsn+jp+etm`, `ncn+ncpa+xsn+jxt`, `ncn+ncpa+xsv+ecc`, `ncn+ncpa+xsv+ecs`, `ncn+ncpa+xsv+ecx`, `ncn+ncpa+xsv+ecx+px+etm`, `ncn+ncpa+xsv+ef`, `ncn+ncpa+xsv+ef+jcm`, `ncn+ncpa+xsv+ef+jcr`, `ncn+ncpa+xsv+etm`, (truncated: full list in pipeline meta)
`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`	84.00
`POS_ACC`	94.88
`SENTS_P`	100.00
`SENTS_R`	100.00
`SENTS_F`	100.00
`DEP_UAS`	84.17
`DEP_LAS`	81.40
`LEMMA_ACC`	90.09
`ENTS_P`	86.69
`ENTS_R`	83.73
`ENTS_F`	85.19