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EN
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。
Downloads 447
Release Time : 3/2/2022
Model Overview
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。
Model Features
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。
Model Capabilities
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
Use Cases
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 Other
Transformers OtherI
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 English
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 Supports Multiple Languages
Transformers Supports Multiple LanguagesD
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 English
PyTorch EnglishN
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 French
Transformers FrenchF
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 Spanish
Transformers SpanishX
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 Other
Transformers OtherN
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 English
PyTorch EnglishN
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 Supports Multiple Languages
Transformers Supports Multiple LanguagesX
tsmatz
630.71k
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