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JA
Es Core News Md
spaCyが提供するスペイン語の中規模NLP処理パイプラインで、CPU向けに最適化され、完全な言語処理コンポーネントを含んでいます。
ダウンロード数 447
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
これはスペイン語の中規模自然言語処理モデルで、形態素解析、品詞タグ付け、依存構文解析、固有表現抽出などの完全なNLP機能を備え、CPU使用に合わせて最適化されています。
モデル特徴
CPU最適化
CPU使用シナリオに特化して最適化されており、GPUのない環境でも実行できます。
完全なNLPコンポーネント
形態素解析から固有表現抽出までの完全な自然言語処理パイプラインを含んでいます。
事前学習済み単語ベクトル
20000個の300次元の単語ベクトルを含み、500000個の語彙をカバーしています。
高精度
NERタスクでF値が0.89に達し、品詞タグ付けの正解率は0.96を超えています。
モデル能力
テキスト形態素解析
品詞タグ付け
依存構文解析
固有表現抽出
語形還元
文分割
形態素解析
使用事例
テキスト処理
スペイン語テキスト分析
スペイン語テキストの構文解析と構造理解を行います。
品詞、構文関係、固有表現を正確に識別できます。
情報抽出
スペイン語テキストから重要な情報を抽出します。
テキスト内の人名、地名、組織名などのエンティティを識別できます。
言語学習
スペイン語学習支援
スペイン語の文の構文構造を分析します。
学習者が文の構成要素と構文関係を理解するのに役立ちます。
🚀 es_core_news_md
このモデルは、CPU向けに最適化されたスペイン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、高い精度を誇ります。
✨ 主な機能
- 名前付きエンティティ認識（NER）、品詞タグ付け（TAG）、形態素解析（MORPH）などの多様なトークン分類タスクに対応。
- CPUでの高速処理に最適化されています。
📚 ドキュメント
詳細情報
詳細はこちらをご覧ください。
モデル情報
| 属性 | 詳細 |
|---|---|
| モデル名 | es_core_news_md |
| 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, 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 | 500000キー、20000個の一意のベクトル（300次元） |
| ソース | UD Spanish AnCora v2.8 (Martínez Alonso, Héctor; Zeman, Daniel) WikiNER (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran) spaCy lookups data (Explosion) Explosion fastText Vectors (cbow, OSCAR Common Crawl + Wikipedia) (Explosion) |
| ライセンス | GNU GPL 3.0 |
| 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468個のラベル)
| コンポーネント | ラベル |
|---|---|
morphologizer |
Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, POS=ADP, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, POS=PROPN, Case=Acc|POS=PRON|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, POS=VERB|VerbForm=Inf, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem, Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, POS=PRON|PronType=Int,Rel, Mood=Sub|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, POS=SCONJ, POS=NOUN, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Number=Plur|POS=NOUN, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, POS=PUNCT|PunctType=Peri, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, 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Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=DET|Person=2|Poss=Yes|PronType=Prs, Case=Acc|Mood=Imp|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes|VerbForm=Fin, Case=Acc|Gender=Masc|Mood=Imp|Number=Sing|POS=VERB|Person=2,3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|VerbForm=Fin, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=1|Tense=Fut|VerbForm=Fin, Case=Acc|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes|VerbForm=Inf, Gender=Masc|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=PRON|Person=1|Poss=Yes|PronType=Ind, Case=Acc,Nom|Number=Sing|POS=PRON|Person=2|Polite=Form|PronType=Prs, Case=Dat|Mood=Imp|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes|VerbForm=Fin, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|VerbForm=Ger, Gender=Masc|NumType=Card|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Int,Rel, Gender=Fem|NumType=Card|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Ind, Case=Dat|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|PrepCase=Npr|PronType=Prs|VerbForm=Ger, Case=Acc,Dat|POS=PRON|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Dat|Number=Sing|POS=PRON|Person=2|PrepCase=Npr|PronType=Prs, Mood=Cnd|Number=Sing|POS=VERB|Person=2|VerbForm=Fin, Case=Acc|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|PrepCase=Npr|PronType=Prs|VerbForm=Inf, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|Tense=Fut|VerbForm=Fin, Mood=Cnd|Number=Plur|POS=AUX|Person=1|VerbForm=Fin, NumType=Card|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Ind, Gender=Masc|NumType=Card|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem, Degree=Abs|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Ind, Gender=Fem|Number=Plur|POS=PRON|Poss=Yes|PronType=Int,Rel, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=1|Tense=Past|VerbForm=Fin, Case=Acc,Nom|Number=Plur|POS=PRON|Person=2|Polite=Form|PronType=Prs, Mood=Imp|Number=Sing|POS=AUX|Person=2|VerbForm=Fin, `Case=Dat|Number=Sing|POS=VERB|Person=2|Prep |
評価指標
| タスク | 指標 | 値 |
|---|---|---|
| NER | NER Precision | 0.8925237438 |
| NER Recall | 0.8951031872 | |
| NER F Score | 0.8938116045 | |
| TAG | TAG (XPOS) Accuracy | 0.9610850187 |
| POS | POS (UPOS) Accuracy | 0.9848174063 |
| MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | 0.9802342746 |
| LEMMA | Lemma Accuracy | 0.964971968 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | 0.9125758682 |
| LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | 0.8800383563 |
| SENTS | Sentences F-Score | 0.9880453102 |
📄 ライセンス
このモデルはGNU GPL 3.0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