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TW
Ru Core News Md
模型概述
spaCy的中等規模俄語處理模型，包含詞性標註、形態分析、依存句法分析、命名實體識別等功能，適用於俄語文本處理任務
模型特點
CPU優化
專門針對CPU處理進行了優化，適合在沒有GPU的環境中運行
全面NLP功能
提供從詞性標註到命名實體識別的完整NLP處理流程
高質量向量表示
包含20000個唯一向量(300維)，提供良好的詞向量表示
模型能力
詞性標註
形態分析
詞形還原
依存句法分析
命名實體識別
句子分割
使用案例
文本處理
俄語文本分析
對俄語文本進行語法和語義分析
準確識別詞性、形態特徵和句法關係
信息提取
從俄語文本中提取命名實體
NER F值達到0.9456
語言學研究
俄語語法研究
分析俄語詞形變化和句法結構
提供詳細的形態特徵標註
🚀 ru_core_news_md 俄語語言模型
ru_core_news_md 是一個針對 CPU 進行優化的俄語處理管道模型。它可以用於詞性標註、命名實體識別、形態分析等多種自然語言處理任務，為俄語相關的文本處理提供了高效且準確的解決方案。
🚀 快速開始
更多詳細信息請查看：https://spacy.io/models/ru#ru_core_news_md
✨ 主要特性
- 專為 CPU 進行優化，能夠在普通計算機上高效運行。
- 包含多個組件，如
tok2vec、morphologizer、parser等，可以完成多種自然語言處理任務。 - 在多個任務上有較好的性能表現，如命名實體識別、詞性標註等。
📚 詳細文檔
模型信息
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 模型名稱 | ru_core_news_md |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy 版本要求 | >=3.7.0,<3.8.0 |
| 默認管道 | tok2vec, morphologizer, parser, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 組件 | tok2vec, morphologizer, parser, senter, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 詞向量 | 500002 個鍵，20000 個唯一向量（300 維） |
| 數據來源 | Nerus (Alexander Kukushkin) Navec (Alexander Kukushkin) |
| 許可證 | MIT |
| 作者 | Explosion |
標籤方案
查看標籤方案（3 個組件共 900 個標籤）
| 組件 | 標籤 |
|---|---|
morphologizer |
Case=Nom|Degree=Pos|Number=Plur|POS=ADJ, Animacy=Anim|Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Aspect=Perf|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Animacy=Inan|Case=Acc|POS=NUM, Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Gen|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, POS=ADP, Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET, Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, POS=PUNCT, Degree=Pos|POS=ADV, Aspect=Imp|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Mid, Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Animacy=Anim|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Aspect=Perf|Case=Gen|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Pass, Case=Loc|Degree=Pos|Number=Plur|POS=ADJ, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PRON, Aspect=Imp|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=Third|Tense=Pres|VerbForm=Fin|Voice=Act, Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|POS=NOUN, Foreign=Yes|POS=PROPN, Case=Loc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NUM, Aspect=Imp|Gender=Neut|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Animacy=Anim|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, POS=NUM, Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=Third, Aspect=Imp|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Animacy=Anim|Case=Ins|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Animacy=Inan|Case=Dat|Gender=Neut|Number=Sing|POS=NOUN, POS=DET, Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Aspect=Perf|Gender=Fem|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Case=Dat|Degree=Pos|Number=Plur|POS=ADJ, Animacy=Inan|Case=Dat|Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, 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Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PROPN, Case=Nom|Gender=Fem|POS=NUM, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PROPN, Animacy=Anim|Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Animacy=Anim|Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN, Aspect=Perf|Case=Gen|Gende |
評估指標
| 任務 | 指標 | 數值 |
|---|---|---|
| NER | NER 準確率 | 0.9438296445 |
| NER 召回率 | 0.9474835886 | |
| NER F1 值 | 0.9456530869 | |
| TAG | TAG (XPOS) 準確率 | 0.9882061909 |
| POS | POS (UPOS) 準確率 | 0.9882061909 |
| MORPH | Morph (UFeats) 準確率 | 0.972948348 |
| LEMMA | 詞形還原準確率 | 2.15295e-05 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | 無標籤依存關係得分 (UAS) | 0.9595456565 |
| LABELED_DEPENDENCIES | 有標籤依存關係得分 (LAS) | 0.9474984155 |
| SENTS | 句子 F1 值 | 0.9985729236 |
📄 許可證
本項目採用 MIT 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