hu_core_news_lgオープンソースハンガリー語NLPモデル - 複数の自然言語処理タスクをサポート

Hu Core News Lg

huspacyによって開発

ハンガリー語の大規模自然言語処理モデル、spaCyフレームワークベースで、複数のNLPタスクをサポート。

ダウンロード数 2,475

リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

これはハンガリー語向けの大規模自然言語処理モデルで、spaCyフレームワークで開発され、品詞タグ付け、固有表現認識、依存構文解析など様々なNLPタスクを実行可能です。

高精度固有表現認識

NERタスクで87%のF1値を達成、ハンガリー語テキスト中の固有表現を正確に識別可能

包括的な言語分析能力

品詞タグ付け、形態素解析、見出し語化など様々な言語分析タスクをサポート

効率的な文分割

文分割F値は98.66%と高く、テキスト中の文境界を正確に区切ることが可能

固有表現認識

品詞タグ付け

形態素解析

見出し語化

依存構文解析

文分割

テキスト処理

ハンガリー語テキスト分析

ハンガリー語テキストの文法解析と構造分析

品詞、エンティティ、文構造を正確に識別

情報抽出

ハンガリー語テキストから主要情報とエンティティを抽出

人名、地名などの固有表現を高精度で抽出

言語学研究

ハンガリー語文法研究

ハンガリー語の文法構造と形態変化を分析

詳細な品詞タグ付けと形態素特徴分析を提供

属性	詳情
モデルタイプ	トークン分類モデル
ライセンス	CC BY-SA 4.0

タスク名	評価指標	値
NER	NER Precision	0.8701321586
NER	NER Recall	0.8681434599
NER	NER F Score	0.8691366717
TAG	TAG (XPOS) Accuracy	0.9677481099
POS	POS (UPOS) Accuracy	0.966025457
MORPH	Morph (UFeats) Accuracy	0.9340606757
LEMMA	Lemma Accuracy	0.9761745288
UNLABELED_DEPENDENCIES	Unlabeled Attachment Score (UAS)	0.8434612153
LABELED_DEPENDENCIES	Labeled Attachment Score (LAS)	0.78125
SENTS	Sentences F-Score	0.9866071429