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EN
De Core News Sm
针对CPU优化的德语处理流程，包含分词、词性标注、形态分析、依存句法分析、词形还原、命名实体识别等功能
Downloads 161
Release Time : 3/2/2022
Model Overview
spaCy提供的小型德语语言模型，适用于处理德语文本的基础NLP任务，包括分词、词性标注、命名实体识别等。该模型针对CPU使用进行了优化，适合资源有限的环境。
Model Features
CPU优化
专门针对CPU使用进行优化，适合资源有限的环境
全面NLP功能
提供完整的德语文本处理流程，包括分词、词性标注、依存分析等
高准确率
在词性标注任务上达到97.38%的准确率，命名实体识别F值达到82.04%
可训练词形还原器
包含可训练的词形还原组件，提高词形还原准确率
Model Capabilities
分词
词性标注
形态分析
依存句法分析
词形还原
命名实体识别
句子分割
Use Cases
文本处理
德语文本分析
对德语文本进行语法和结构分析
可识别词性、依存关系等语言特征
信息提取
从德语文本中提取命名实体
识别人名、地名、组织名等实体
语言学习
德语学习工具
为德语学习者提供语法分析功能
帮助理解句子结构和词形变化
🚀 de_core_news_sm 德语模型
de_core_news_sm 是一个针对 CPU 进行优化的德语处理管道，可用于词性标注、形态分析、句法分析、命名实体识别等自然语言处理任务。
📚 详细文档
模型信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 模型类型 | de_core_news_sm |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy 版本要求 | >=3.7.0,<3.8.0 |
| 默认管道 | tok2vec, tagger, morphologizer, parser, lemmatizer, attribute_ruler, ner |
| 组件 | tok2vec, tagger, morphologizer, parser, lemmatizer, senter, attribute_ruler, ner |
| 向量 | 0 个键，0 个唯一向量（0 维） |
| 来源 | TIGER Corpus (Brants, Sabine, Stefanie Dipper, Peter Eisenberg, Silvia Hansen, Esther König, Wolfgang Lezius, Christian Rohrer, George Smith, and Hans Uszkoreit) Tiger2Dep (Wolfgang Seeker) WikiNER (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran) |
| 许可证 | MIT |
| 作者 | Explosion |
详细指标
| 任务名称 | 指标名称 | 指标类型 | 值 |
|---|---|---|---|
| NER | NER 精确率 | 精确率 | 0.8304823051 |
| NER | NER 召回率 | 召回率 | 0.8106276632 |
| NER | NER F 分数 | F 分数 | 0.8204348804 |
| TAG | TAG (XPOS) 准确率 | 准确率 | 0.9738469671 |
| POS | POS (UPOS) 准确率 | 准确率 | 0.9801441777 |
| MORPH | Morph (UFeats) 准确率 | 准确率 | 0.9065560122 |
| LEMMA | 词形还原准确率 | 准确率 | 0.9746015805 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | 无标签依存关系得分 (UAS) | F 分数 | 0.9192300179 |
| LABELED_DEPENDENCIES | 有标签依存关系得分 (LAS) | F 分数 | 0.8984777676 |
| SENTS | 句子 F 分数 | F 分数 | 0.937338274 |
标签方案
查看标签方案（4 个组件共 772 个标签）
| 组件 | 标签 |
|---|---|
tagger |
$(, $,, $., ADJA, ADJD, ADV, APPO, APPR, APPRART, APZR, ART, CARD, FM, ITJ, KOKOM, KON, KOUI, KOUS, NE, NN, NNE, PDAT, PDS, PIAT, PIS, PPER, PPOSAT, PPOSS, PRELAT, PRELS, PRF, PROAV, PTKA, PTKANT, PTKNEG, PTKVZ, PTKZU, PWAT, PWAV, PWS, TRUNC, VAFIN, VAIMP, VAINF, VAPP, VMFIN, VMINF, VMPP, VVFIN, VVIMP, VVINF, VVIZU, VVPP, XY, _SP |
morphologizer |
POS=PUNCT, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Mood=Sub|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, POS=ADV, Case=Nom|Definite=Ind|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Nom|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, POS=ADP, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Prs, Case=Nom|Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Definite=Def|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Acc|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Sing|POS=ADJ, 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📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证。详细信息请参考 许可证链接。
更多详情
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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
25
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Transformers EnglishC
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统 Chinese
R
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2,694
98