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JA
Ru Core News Lg
spaCyが提供するロシア語の大規模モデルで、CPU向けに最適化され、完全なNLP処理フローを含んでいます。
ダウンロード数 74
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
NerusとNavecの事前学習に基づく大型のロシア語NLPモデルで、品詞タグ付け、依存関係解析、固有表現認識などのタスクをサポートし、ロシア語のテキスト処理に特化して最適化されています。
モデル特徴
CPU最適化
CPU処理に特化して最適化されたロシア語NLPフロー
完全なNLPコンポーネント
品詞タグ付け、形態解析、依存関係解析、固有表現認識などの完全なNLP処理コンポーネントを含む
高品質の事前学習
NerusとNavecに基づくロシア語の事前学習ベクトルで、50万以上の一意のベクトルを含む
モデル能力
品詞タグ付け
固有表現認識
依存構文解析
形態解析
語形還元
文分割
使用事例
テキスト分析
ロシア語テキスト解析
ロシア語のニュース、記事などのテキストの文法と構造を分析する
品詞、依存関係などの言語特徴を識別できる
情報抽出
ロシア語の固有表現認識
ロシア語のテキストから人名、地名、機関名などの固有表現を識別する
NERのF値が0.953に達する
🚀 ru_core_news_lg
このモデルは、CPUに最適化されたロシア語処理パイプラインです。様々な自然言語処理タスク、例えば命名エンティティ認識、品詞タグ付け、形態分析などを行うことができます。
🚀 クイックスタート
詳細については、こちらをご覧ください。
✨ 主な機能
- 命名エンティティ認識、品詞タグ付け、形態分析、文分割などの多様な自然言語処理タスクをサポート。
- CPUに最適化されており、高速な処理が可能。
- 500002個のキーと500002個の一意のベクトル（300次元）を持つ。
📦 インストール
このREADMEには具体的な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す。
💻 使用例
このREADMEには具体的な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す。
📚 ドキュメント
モデル情報
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| モデルタイプ | ru_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, morphologizer, parser, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| コンポーネント | tok2vec, morphologizer, parser, senter, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| ベクトル | 500002個のキー, 500002個の唯一ベクトル(300次元) |
| データソース | Nerus (Alexander Kukushkin) Navec (Alexander Kukushkin) |
| ライセンス | MIT |
| 作者 | Explosion |
タスクと指標
| タスク名 | タスクタイプ | 指標名 | 指標タイプ | 値 |
|---|---|---|---|---|
| 命名エンティティ認識 | トークン分類 | NER精度 | 精度 | 0.9524209818 |
| 命名エンティティ認識 | トークン分類 | NER再現率 | 再現率 | 0.9535431745 |
| 命名エンティティ認識 | トークン分類 | NER F値 | f_score | 0.9529817478 |
| 品詞タグ付け(XPOS) | トークン分類 | 品詞タグ付け(XPOS)精度 | 精度 | 0.989280677 |
| 品詞タグ付け(UPOS) | トークン分類 | 品詞タグ付け(UPOS)精度 | 精度 | 0.989280677 |
| 形態分析 | トークン分類 | 形態素特徴(UFeats)精度 | 精度 | 0.9749177029 |
| 見出し語化 | トークン分類 | 見出し語化精度 | 精度 | 2.15295e-05 |
| 無標識依存関係 | トークン分類 | 無標識依存スコア(UAS) | f_score | 0.962198055 |
| 有標識依存関係 | トークン分類 | 有標識依存スコア(LAS) | f_score | 0.9511948091 |
| 文分割 | トークン分類 | 文F値 | f_score | 0.9985729236 |
ラベル体系
ラベル体系を見る(3つのコンポーネントの900個のラベル)
| コンポーネント | ラベル | | --- | --- | | **`morphologizer`** | `Case=Nom\|Degree=Pos\|Number=Plur\|POS=ADJ`, `Animacy=Anim\|Case=Nom\|Gender=Masc\|Number=Plur\|POS=NOUN`, `Aspect=Perf\|Mood=Ind\|Number=Plur\|POS=VERB\|Tense=Past\|VerbForm=Fin\|Voice=Act`, `Animacy=Inan\|Case=Acc\|POS=NUM`, `Animacy=Inan\|Case=Gen\|Gender=Fem\|Number=Plur\|POS=NOUN`, `Case=Gen\|Degree=Pos\|Gender=Masc\|Number=Sing\|POS=ADJ`, `Animacy=Inan\|Case=Gen\|Gender=Masc\|Number=Sing\|POS=NOUN`, `POS=ADP`, `Case=Gen\|Gender=Fem\|Number=Sing\|POS=DET`, `Animacy=Inan\|Case=Gen\|Gender=Fem\|Number=Sing\|POS=NOUN`, `POS=PUNCT`, `Degree=Pos\|POS=ADV`, `Aspect=Imp\|Mood=Ind\|Number=Plur\|POS=VERB\|Tense=Past\|VerbForm=Fin\|Voice=Mid`, `Animacy=Inan\|Case=Nom\|Gender=Masc\|Number=Plur\|POS=NOUN`, `Animacy=Anim\|Case=Gen\|Gender=Masc\|Number=Plur\|POS=NOUN`, `Aspect=Perf\|Case=Gen\|Number=Plur\|POS=VERB\|Tense=Past\|VerbForm=Part\|Voice=Pass`, `Case=Loc\|Degree=Pos\|Number=Plur\|POS=ADJ`, 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`Case=Loc\|Gender=Masc\|Number=Sing\|POS=PRON\|Person=Third`, `Animacy=Anim\|Aspect=Perf\|Case=Acc\|Gender=Masc\|Number=Sing\|POS=VERB\|Tense=Past\|VerbForm=Part\|Voice=Pass`, `Case=Loc\|Gender=Fem\|Number=Sing\|POS=PRON`, `Aspect=Perf\|Case=Ins\|Number=Plur\|POS=VERB\|Tense=Past\|VerbForm=Part\|Voice=Pass`, `Animacy=Anim\|Case=Acc\|Degree=Pos\|Gender=Masc\|Number=Sing\|POS=ADJ`, `Aspect=Imp\|Mood=Imp\|Number=Plur\|POS=VERB\|Person=Second\|VerbForm=Fin\|Voice=Act`, `Case=Nom\|Number=Plur\|POS=PRON\|Person=Second`, `Aspect=Perf\|Mood=Ind\|Number=Plur\|POS=VERB\|Person=Second\|Tense=Fut\|VerbForm=Fin\|Voice=Act`, `POS=SYM`, `Degree=Cmp\|POS=ADJ`, `Animacy=Inan\|Case=Dat\|Gender=Fem\|Number=Sing\|POS=PROPN`, `Aspect=Imp\|Case=Nom\|Gender=Masc\|Number=Sing\|POS=VERB\|Tense=Pres\|VerbForm=Part\|Voice=Pass`, `Case=Acc\|Gender=Masc\|POS=NUM`, `Animacy=Inan\|Case=Nom\|Gender=Masc\|Number=Plur\|POS=PROPN`, `Case=Nom\|Gender=Fem\|POS=NUM`, `Animacy=Inan\|Case=Loc\|Gender=Masc\|Number=Plur\|POS=PROPN`, `Animacy=Anim\|Case=Acc\|Gender=Fem\|Number=Sing\|POS=NOUN`, `Animacy=Anim\|Case=Acc\|Gender=Fem\|Number=Sing\|POS=PROPN`, `Aspect=Perf\|Case=Gen\|Gender=Masc\|Number=Sing\|POS=VERB\|Tense=Past\|VerbForm=Part\|Voice=Pass`, `Animacy=Inan\|Case=Gen\|Gender=Masc\|Number=Plur\|POS=PROPN`, `Degree=Pos\|POS=ADJ`, `Case=Ins\|Degree=Sup\|Gender=Fem\|Number=Sing\|POS=ADJ`, `Animacy=Inan\|Case=Ins\|Gender=Masc\|Number=Plur\|POS=PROPN`, `Animacy=Anim\|Case=Dat\|Gender=Masc\|Number=Sing\|POS=PROPN`, `Aspect=Imp\|Mood=Ind\|Number=Plur\|POS=VERB\|Tense=Past\|VerbForm=Fin\|Voice=Pass`, `Aspect=Imp\|Case=Acc\|Gender=Fem\|Number=Sing\|POS=VERB\|Tense=Pres\|VerbForm=Part\|Voice=Pass`, `Case=Gen\|Number=Plur\|POS=PRON\|Person=Third`, `Animacy=Inan\|Case=Acc\|Number=Plur\|POS=PRON`, `Animacy=Anim\|Case=Nom\|Gender=Neut\|Number=Plur\|POS=NOUN`, `Animacy=Anim\|Case=Gen\|Gender=Neut\|Number=Plur\|POS=NOUN`, `Degree=Pos\|Gender=Neut\|Number=Sing\|POS=PUNCT\|StyleVariant=Short`, `Case=Ins\|Degree=Sup\|Gender=Neut\|Number=Sing\|POS=ADJ`, `Aspect=Imp\|Case=Nom\|Gender=Fem\|Number=Sing\|POS=VERB\|Tense=Pres\|VerbForm=Part\|Voice=Pass`, `Animacy=Anim\|Case=Ins\|Gender=Fem\|Number=Plur\|POS=NOUN`, `Animacy=Anim\|Case=Acc\|Gender=Fem\|Number=Plur\|POS=NOUN`, `Case=Dat\|Degree=Pos\|Gender=Neut\|Number=Sing\|POS=ADJ`, `Animacy=Anim` |📄 ライセンス
このモデルはMITライセンスの下で提供されています。
Indonesian Roberta Base Posp Tagger
MIT
これはインドネシア語RoBERTaモデルをファインチューニングした品詞タグ付けモデルで、indonluデータセットで訓練され、インドネシア語テキストの品詞タグ付けタスクに使用されます。
シーケンスラベリング
Transformers その他
Transformers その他I
w11wo
2.2M
7
Bert Base NER
MIT
BERTを微調整した命名エンティティ識別モデルで、4種類のエンティティ（場所(LOC)、組織(ORG)、人名(PER)、その他(MISC)）を識別できます。
シーケンスラベリング 英語
B
dslim
1.8M
592
Deid Roberta I2b2
MIT
このモデルはRoBERTaをファインチューニングしたシーケンスラベリングモデルで、医療記録内の保護対象健康情報(PHI/PII)を識別・除去します。
シーケンスラベリング Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応D
obi
1.1M
33
Ner English Fast
Flairに組み込まれた英語の高速4クラス固有表現認識モデルで、Flair埋め込みとLSTM-CRFアーキテクチャを使用し、CoNLL-03データセットで92.92のF1スコアを達成しています。
シーケンスラベリング
PyTorch 英語
PyTorch 英語N
flair
978.01k
24
French Camembert Postag Model
Camembert-baseをベースとしたフランス語の品詞タグ付けモデルで、free-french-treebankデータセットを使用して学習されました。
シーケンスラベリング Transformers フランス語
Transformers フランス語F
gilf
950.03k
9
Xlm Roberta Large Ner Spanish
XLM - Roberta - largeアーキテクチャに基づいて微調整されたスペイン語の命名エンティティ認識モデルで、CoNLL - 2002データセットで優れた性能を発揮します。
シーケンスラベリング Transformers スペイン語
Transformers スペイン語X
MMG
767.35k
29
Nusabert Ner V1.3
MIT
NusaBert-v1.3を基にインドネシア語NERタスクでファインチューニングした固有表現認識モデル
シーケンスラベリング Transformers その他
Transformers その他N
cahya
759.09k
3
Ner English Large
Flairフレームワークに組み込まれた英語の4種類の大型NERモデルで、文書レベルのXLM - R埋め込みとFLERT技術に基づいており、CoNLL - 03データセットでF1スコアが94.36に達します。
シーケンスラベリング PyTorch 英語
PyTorch 英語N
flair
749.04k
44
Punctuate All
MIT
xlm - roberta - baseを微調整した多言語句読点予測モデルで、12種類の欧州言語の句読点自動補完に対応しています。
シーケンスラベリング Transformers
TransformersP
kredor
728.70k
20
Xlm Roberta Ner Japanese
MIT
xlm-roberta-baseをファインチューニングした日本語固有表現認識モデル
シーケンスラベリング Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応X
tsmatz
630.71k
25
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98