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JA
Pt Core News Lg
CPU向けに最適化されたポルトガル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みます。
ダウンロード数 57
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
これはポルトガル語向けの大規模な自然言語処理モデルで、品詞タグ付け、依存構文解析、固有表現認識など包括的なテキスト分析機能を提供します。CPU上での実行に最適化されています。
モデル特徴
CPU最適化
CPU使用向けに特別に最適化されており、高性能GPUなしで実行可能
包括的NLP機能
トークン化から固有表現認識までの完全な自然言語処理パイプラインを提供
高精度
ポルトガル語処理タスクで優れた性能を発揮し、NER F値は0.903に達する
事前学習済み単語埋め込み
500,000の事前学習済み単語埋め込みを含み、処理効果を向上
モデル能力
品詞タグ付け
依存構文解析
固有表現認識
レンマ化
形態素解析
文境界識別
使用事例
テキスト分析
ポルトガル語文書処理
ポルトガル語文書の品詞、構文構造、固有表現を自動分析
文書内のエンティティと文法関係を正確に識別
情報抽出
ニュース分析
ポルトガル語ニュースから人名、地名、組織名などのエンティティ情報を抽出
NER精度は0.902
🚀 pt_core_news_lg
このモデルは、CPUで最適化されたポルトガル語のパイプラインです。様々な自然言語処理タスクに対応しており、高い精度を誇っています。
📚 ドキュメント
詳細情報
https://spacy.io/models/pt#pt_core_news_lg
このポルトガル語のパイプラインはCPU向けに最適化されています。構成要素には、tok2vec、morphologizer、parser、lemmatizer（trainable_lemmatizer）、senter、ner、attribute_ruler が含まれます。
| 属性 | 詳情 |
|---|---|
| モデル名 | pt_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, lemmatizer, attribute_ruler, ner |
| コンポーネント | tok2vec, morphologizer, parser, lemmatizer, senter, attribute_ruler, ner |
| ベクトル | 500000キー、500000個の一意のベクトル（300次元） |
| ソース | UD Portuguese Bosque v2.8 (Rademaker, Alexandre; Freitas, Cláudia; de Souza, Elvis; Silveira, Aline; Cavalcanti, Tatiana; Evelyn, Wograine; Rocha, Luisa; Soares-Bastos, Isabela; Bick, Eckhard; Chalub, Fabricio; Paulino-Passos, Guilherme; Real, Livy; de Paiva, Valeria; Zeman, Daniel; Popel, Martin; Mareček, David; Silveira, Natalia; Martins, André) WikiNER (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran) Explosion fastText Vectors (cbow, OSCAR Common Crawl + Wikipedia) (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 (3つのコンポーネントに対する590個のラベル)
| コンポーネント | ラベル |
|---|---|
morphologizer |
Definite=Ind|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Number=Sing|POS=PROPN, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Definite=Def|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, POS=PUNCT, NumType=Card|POS=NUM, POS=ADV, Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADJ, Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN, Gender=Fem|Number=Sing|POS=VERB|VerbForm=Part, POS=ADP, POS=PRON|PronType=Rel, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, POS=SCONJ, POS=VERB|VerbForm=Inf, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ, POS=CCONJ, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Definite=Ind|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Ind, Mood=Sub|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Rel, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, POS=ADV|Polarity=Neg, Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, POS=X, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Dem, Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Tot, Case=Acc|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Number=Sing|POS=CCONJ, Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|VerbForm=Part, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|VerbForm=Inf, Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem, Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Rel, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|VerbForm=Inf, Gender=Fem|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Ind, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Prs, Case=Acc|Gender=Masc|Mood=Sub|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Number=Plur|POS=NOUN, Mood=Sub|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Fut|VerbForm=Fin, POS=AUX|VerbForm=Inf, Gender=Fem|Number=Plur|POS=VERB|VerbForm=Part|Voice=Pass, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Dem, Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Dem, POS=VERB|VerbForm=Ger, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Plur|POS=VERB|VerbForm=Part|Voice=Pass, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PROPN, Number=Plur|POS=AUX|Person=3|VerbForm=Inf, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Dem, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Fut|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Ind, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Art, POS=VERB|VerbForm=Part, Gender=Masc|NumType=Ord|Number=Sing|POS=ADJ, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem, Definite=Ind|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Rel, Mood=Sub|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, Case=Acc|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|VerbForm=Part|Voice=Pass, 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Mood=Sub|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Fut|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Tot, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Ind, Gender=Masc|Number=Plur|POS=VERB|VerbForm=Part, Gender=Fem|Number=Plur|POS=VERB|VerbForm=Part, Gender=Masc|NumType=Mult|Number=Sing|POS=NUM, Number=Sing|POS=PRON|PronType=Ind, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Plur|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Mood=Cnd|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Rel, Number=Plur|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs, Mood=Sub|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Tot, Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Prs, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Number=Sing|POS=VERB|Person=3|VerbForm=Inf, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|Tense=Past|VerbForm=Fin, Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Case=Acc|Number=Plur|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs, Mood=Sub|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Mood=Cnd|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|VerbForm=Fin, POS=AUX|VerbForm=Part, POS=SPACE, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Ind, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=1|Tense=Past|VerbForm=Fin, Case=Nom|Number=Sing|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs, Number=Sing|POS=PRON|PronType=Rel, Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADP|PronType=Art, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Gender=Masc|NumType=Frac|Number=Sing|POS=NUM, Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Case=Acc|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Dem, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs, Gender=Fem|NumType=Ord|Number=Sing|POS=ADJ, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|VerbForm=Inf, Number=Plur|POS=VERB|Person=3|VerbForm=Inf, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=SCONJ|PronType=Art, Definite=Def|POS=SCONJ|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADP|PronType=Art, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pqp|VerbForm=Fin, Case=Acc|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Dem, Gender=Fem|Number=Plur|POS=PROPN, Case=Acc|POS=PRON|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|VerbForm=Fin, POS=AUX, Case=Acc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, POS=INTJ, Case=Acc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Number=Sing|POS=PRON|PronType=Int, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Rel, Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Emp, Case=Acc|Mood=Sub|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|POS=PRON|PronType=Ind, Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Rel, Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Definite=Ind|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pqp|VerbForm=Fin, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=2|Tense=Past|VerbForm=Fin, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, 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モデルの評価指標
| タスク名 | 評価指標 | 値 |
|---|---|---|
| NER | NER Precision | 0.9016596045 |
| NER | NER Recall | 0.9045519847 |
| NER | NER F Score | 0.9031034788 |
| TAG | TAG (XPOS) Accuracy | 0.8951305295 |
| POS | POS (UPOS) Accuracy | 0.9694357755 |
| MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | 0.958640844 |
| LEMMA | Lemma Accuracy | 0.9730077757 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | 0.9021776702 |
| LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | 0.8624265468 |
| SENTS | Sentences F - Score | 0.9512921022 |
📄 ライセンス
このモデルは CC BY - SA 4.0 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