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EN
Es Core News Lg
针对CPU优化的西班牙语处理流程，包含分词、词性标注、依存分析、命名实体识别等功能
Downloads 52
Release Time : 3/2/2022
Model Overview
spaCy提供的大型西班牙语NLP模型，支持完整的自然语言处理流程，包括分词、词性标注、依存分析、命名实体识别等任务。
Model Features
全面的NLP处理能力
支持从基础分词到复杂依存分析的全套自然语言处理功能
CPU优化
专门针对CPU使用场景进行优化，适合资源受限环境
高质量词向量
包含500,000个唯一向量（300维），提供良好的语义表示能力
Model Capabilities
文本分词
词性标注
命名实体识别
依存句法分析
词形还原
形态分析
句子分割
Use Cases
文本处理
西班牙语文档分析
对西班牙语文档进行语法分析和实体提取
准确识别文档中的人名、地名等实体
西班牙语教学辅助
用于西班牙语学习应用中的语法分析
帮助学生理解句子结构和词性变化
信息提取
新闻内容分析
从西班牙语新闻中提取关键信息
准确识别新闻中的人物、组织和地点
🚀 es_core_news_lg 西班牙语模型
es_core_news_lg 是一款针对 CPU 进行优化的西班牙语处理管道模型。它具备多种语言处理组件，能够高效完成词性标注、命名实体识别、句法分析等任务，为西班牙语的自然语言处理提供了强大支持。
🚀 快速开始
你可以通过以下链接查看该模型的详细信息：Details
✨ 主要特性
- 多任务处理：支持词性标注（POS）、形态分析（Morph）、命名实体识别（NER）、句法分析（Dependency Parsing）等多种自然语言处理任务。
- CPU 优化：专门针对 CPU 进行了优化，能够在普通计算机上高效运行。
- 丰富的向量信息：包含 500000 个键和 500000 个唯一向量（300 维），可以为文本提供丰富的语义表示。
📚 详细文档
模型信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 模型名称 | es_core_news_lg |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy 版本要求 | >=3.7.0,<3.8.0 |
| 默认管道 | tok2vec, morphologizer, parser, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 组件 | tok2vec, morphologizer, parser, senter, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 向量信息 | 500000 个键，500000 个唯一向量（300 维） |
| 数据来源 | 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) |
| 许可证 | GNU GPL 3.0 |
| 作者 | Explosion |
标签体系
查看标签体系（3 个组件的 468 个标签）
| 组件 | 标签 |
|---|---|
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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Case=Nom|Number=Sing|POS=PRON|Person=2|PronType=Prs, 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, 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评估指标
| 任务 | 指标 | 值 |
|---|---|---|
| 命名实体识别 (NER) | 精确率 (Precision) | 0.8966603655 |
| 命名实体识别 (NER) | 召回率 (Recall) | 0.8978100704 |
| 命名实体识别 (NER) | F1 分数 (F Score) | 0.8972348496 |
| 词性标注 (TAG) | 准确率 (Accuracy) | 0.9614499866 |
| 词性标注 (POS) | 准确率 (Accuracy) | 0.9850860714 |
| 形态分析 (MORPH) | 准确率 (Accuracy) | 0.981883016 |
| 词形还原 (LEMMA) | 准确率 (Accuracy) | 0.9661603335 |
| 无标签依存句法分析 (UNLABELED_DEPENDENCIES) | 无标签附着分数 (UAS) | 0.9140378979 |
| 有标签依存句法分析 (LABELED_DEPENDENCIES) | 有标签附着分数 (LAS) | 0.8818715744 |
| 句子分割 (SENTS) | F1 分数 (F Score) | 0.9769502508 |
📄 许可证
本模型采用 GNU GPL 3.0 许可证。详细信息请参考 许可证。
Indonesian Roberta Base Posp Tagger
MIT
这是一个基于印尼语RoBERTa模型微调的词性标注模型，在indonlu数据集上训练，用于印尼语文本的词性标注任务。
序列标注
Transformers Other
Transformers OtherI
w11wo
2.2M
7
Bert Base NER
MIT
基于BERT微调的命名实体识别模型，可识别四类实体：地点(LOC)、组织机构(ORG)、人名(PER)和杂项(MISC)
序列标注 English
B
dslim
1.8M
592
Deid Roberta I2b2
MIT
该模型是基于RoBERTa微调的序列标注模型，用于识别和移除医疗记录中的受保护健康信息(PHI/PII)。
序列标注 Transformers Supports Multiple Languages
Transformers Supports Multiple LanguagesD
obi
1.1M
33
Ner English Fast
Flair自带的英文快速4类命名实体识别模型，基于Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在CoNLL-03数据集上达到92.92的F1分数。
序列标注
PyTorch English
PyTorch EnglishN
flair
978.01k
24
French Camembert Postag Model
基于Camembert-base的法语词性标注模型，使用free-french-treebank数据集训练
序列标注 Transformers French
Transformers FrenchF
gilf
950.03k
9
Xlm Roberta Large Ner Spanish
基于XLM-Roberta-large架构微调的西班牙语命名实体识别模型，在CoNLL-2002数据集上表现优异。
序列标注 Transformers Spanish
Transformers SpanishX
MMG
767.35k
29
Nusabert Ner V1.3
MIT
基于NusaBert-v1.3在印尼语NER任务上微调的命名实体识别模型
序列标注 Transformers Other
Transformers OtherN
cahya
759.09k
3
Ner English Large
Flair框架内置的英文4类大型NER模型，基于文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，在CoNLL-03数据集上F1分数达94.36。
序列标注 PyTorch English
PyTorch EnglishN
flair
749.04k
44
Punctuate All
MIT
基于xlm-roberta-base微调的多语言标点符号预测模型，支持12种欧洲语言的标点符号自动补全
序列标注 Transformers
TransformersP
kredor
728.70k
20
Xlm Roberta Ner Japanese
MIT
基于xlm-roberta-base微调的日语命名实体识别模型
序列标注 Transformers Supports Multiple Languages
Transformers Supports Multiple LanguagesX
tsmatz
630.71k
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对话系统 Transformers English
Transformers EnglishC
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6
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问答系统 Chinese
R
uer
2,694
98