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TW
Hu Core News Trf
模型概述
基於huBERT的匈牙利語自然語言處理模型，提供詞性標註、命名實體識別、依存分析等完整NLP功能
模型特點
多任務處理能力
單一模型集成詞性標註、命名實體識別、依存分析等多種NLP任務
高精度性能
在NER任務上F值達0.917，詞性標註準確率達0.982
基於transformer架構
採用huBERT基礎模型，提供更強大的上下文理解能力
全面形態分析
支持匈牙利語複雜的形態特徵分析，準確率達0.966
模型能力
詞性標註
命名實體識別
依存句法分析
詞形還原
句子切分
形態分析
使用案例
文本分析
匈牙利語文本處理
對匈牙利語文本進行語法分析和結構解析
準確識別詞性、實體和句法關係
信息提取
匈牙利語實體識別
從匈牙利語文本中提取人名、地名等命名實體
NER F值達0.917
🚀 hu_core_news_trf模型
hu_core_news_trf是用於HuSpaCy的匈牙利語Transformer管道，它包含了多個組件，可用於詞性標註、命名實體識別等多種自然語言處理任務，為匈牙利語的文本處理提供了強大的支持。
✨ 主要特性
- 支持多種自然語言處理任務，如NER、TAG、POS、MORPH、LEMMA、UNLABELED_DEPENDENCIES、LABELED_DEPENDENCIES和SENTS等。
- 提供了詳細的標籤方案，涵蓋了多個組件的1217個標籤。
📚 詳細文檔
模型信息
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 模型類型 | hu_core_news_trf |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy 版本要求 | >=3.7.0,<3.8.0 |
| 默認管道 | transformer, senter, tagger, morphologizer, lookup_lemmatizer, trainable_lemmatizer, experimental_arc_predicter, experimental_arc_labeler, ner |
| 組件 | transformer, senter, tagger, morphologizer, lookup_lemmatizer, trainable_lemmatizer, experimental_arc_predicter, experimental_arc_labeler, ner |
| 向量 | 0 keys, 0 unique vectors (0 dimensions) |
| 訓練數據來源 | UD Hungarian Szeged (Richárd Farkas, Katalin Simkó, Zsolt Szántó, Viktor Varga, Veronika Vincze (MTA - SZTE Research Group on Artificial Intelligence)) NYTK - NerKor Corpus (Eszter Simon, Noémi Vadász (Department of Language Technology and Applied Linguistics)) [Szeged NER Corpus](https://rgai.inf.u - szeged.hu/node/130) (György Szarvas, Richárd Farkas, László Felföldi, András Kocsor, János Csirik (MTA - SZTE Research Group on Artificial Intelligence)) huBERT base model (cased) (Dávid Márk Nemeskey (SZTAKI - HLT)) |
| 許可證 | cc-by-sa-4.0 |
| 作者 | SzegedAI, MILAB |
評估指標
| 任務名稱 | 指標名稱 | 指標類型 | 指標值 |
|---|---|---|---|
| NER | NER Precision | precision | 0.9119332986 |
| NER | NER Recall | recall | 0.9229957806 |
| NER | NER F Score | f_score | 0.9174311927 |
| TAG | TAG (XPOS) Accuracy | accuracy | 0.9823906594 |
| POS | POS (UPOS) Accuracy | accuracy | 0.9820078476 |
| MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | accuracy | 0.9658340511 |
| LEMMA | Lemma Accuracy | accuracy | 0.9861257296 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | f_score | 0.9000861326 |
| LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | f_score | 0.8568421053 |
| SENTS | Sentences F - Score | f_score | 0.9899888765 |
標籤方案
查看標籤方案（4個組件的1217個標籤）
| 組件 | 標籤 |
|---|---|
tagger |
ADJ, ADP, ADV, AUX, CCONJ, DET, INTJ, NOUN, NUM, PART, PRON, PROPN, PUNCT, SCONJ, SYM, VERB, X |
morphologizer |
Definite=Def|POS=DET|PronType=Art, Case=Ine|Number=Sing|POS=NOUN, POS=ADV, Case=Nom|NumType=Card|Number=Sing|POS=NUM, Case=Nom|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=NOUN|Person[psor]=3, Case=Nom|Number=Sing|POS=ADJ|VerbForm=PartPres, Case=Nom|Degree=Pos|Number=Sing|POS=ADJ, Case=Nom|Number=Sing|POS=NOUN, Definite=Ind|POS=DET|PronType=Tot, Case=Ade|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Degree=Cmp|Number=Sing|POS=ADJ, POS=PUNCT, Case=Nom|Number=Sing|POS=DET|Person=3|PronType=Dem, Case=Acc|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=NOUN|Person[psor]=3, Definite=Ind|POS=DET|PronType=Ind, Definite=Def|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin|Voice=Act, POS=ADP, POS=CCONJ, Case=Del|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Gen|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Dem, Case=Sbl|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Number=Sing|POS=ADJ|VerbForm=PartPast, Case=Del|Number=Plur|Number[psor]=Sing|POS=NOUN|Person[psor]=3, Case=Nom|Number=Sing|POS=PROPN, 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📄 許可證
本項目採用 cc-by-sa-4.0 許可證。
Indonesian Roberta Base Posp Tagger
MIT
這是一個基於印尼語RoBERTa模型微調的詞性標註模型，在indonlu數據集上訓練，用於印尼語文本的詞性標註任務。
序列標註
Transformers 其他
Transformers 其他I
w11wo
2.2M
7
Bert Base NER
MIT
基於BERT微調的命名實體識別模型，可識別四類實體：地點(LOC)、組織機構(ORG)、人名(PER)和雜項(MISC)
序列標註 英語
B
dslim
1.8M
592
Deid Roberta I2b2
MIT
該模型是基於RoBERTa微調的序列標註模型，用於識別和移除醫療記錄中的受保護健康信息(PHI/PII)。
序列標註 Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言D
obi
1.1M
33
Ner English Fast
Flair自帶的英文快速4類命名實體識別模型，基於Flair嵌入和LSTM-CRF架構，在CoNLL-03數據集上達到92.92的F1分數。
序列標註
PyTorch 英語
PyTorch 英語N
flair
978.01k
24
French Camembert Postag Model
基於Camembert-base的法語詞性標註模型，使用free-french-treebank數據集訓練
序列標註 Transformers 法語
Transformers 法語F
gilf
950.03k
9
Xlm Roberta Large Ner Spanish
基於XLM-Roberta-large架構微調的西班牙語命名實體識別模型，在CoNLL-2002數據集上表現優異。
序列標註 Transformers 西班牙語
Transformers 西班牙語X
MMG
767.35k
29
Nusabert Ner V1.3
MIT
基於NusaBert-v1.3在印尼語NER任務上微調的命名實體識別模型
序列標註 Transformers 其他
Transformers 其他N
cahya
759.09k
3
Ner English Large
Flair框架內置的英文4類大型NER模型，基於文檔級XLM-R嵌入和FLERT技術，在CoNLL-03數據集上F1分數達94.36。
序列標註 PyTorch 英語
PyTorch 英語N
flair
749.04k
44
Punctuate All
MIT
基於xlm-roberta-base微調的多語言標點符號預測模型，支持12種歐洲語言的標點符號自動補全
序列標註 Transformers
TransformersP
kredor
728.70k
20
Xlm Roberta Ner Japanese
MIT
基於xlm-roberta-base微調的日語命名實體識別模型
序列標註 Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言X
tsmatz
630.71k
25
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型 Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98