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TW
Pt Core News Sm
模型概述
這是一個葡萄牙語的自然語言處理模型，主要用於文本的標記分類任務，如詞性標註、命名實體識別、依存分析等。
模型特點
CPU優化
專門為CPU使用場景優化的處理流程
全面NLP功能
提供從標記化到命名實體識別的完整NLP處理能力
高精度詞形還原
詞形還原準確率達到96.76%
多任務支持
同時支持詞性標註、依存分析、命名實體識別等多種任務
模型能力
命名實體識別
詞性標註
形態分析
詞形還原
依存分析
句子分割
使用案例
文本處理
葡萄牙語文檔分析
對葡萄牙語文檔進行詞性標註和命名實體識別
NER F1分數0.88，POS準確率0.96
葡萄牙語語法分析
分析葡萄牙語句子的依存關係
LAS分數0.84，UAS分數0.89
信息提取
葡萄牙語實體識別
從葡萄牙語文本中提取人名、地名等實體
NER精確率0.88，召回率0.88
🚀 pt_core_news_sm 葡萄牙語語言模型
pt_core_news_sm 是一個針對 CPU 進行優化的葡萄牙語處理管道模型，可用於詞性標註、命名實體識別、形態分析等多種自然語言處理任務，為葡萄牙語的文本處理提供了高效且準確的解決方案。
✨ 主要特性
- 多任務支持：支持命名實體識別（NER）、詞性標註（POS）、形態分析（MORPH）、詞形還原（LEMMA）等多種任務。
- 高精度表現：在各項任務中均取得了較高的準確率，如 NER 的 F 分數達到 0.8797521271，POS 的準確率達到 0.9624052702。
- 豐富的標籤體系：提供了詳細的標籤方案，涵蓋了多種詞性和形態特徵。
📚 詳細文檔
模型信息
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 模型類型 | 葡萄牙語處理管道模型 |
| 訓練數據 | UD Portuguese Bosque v2.8 (Rademaker, Alexandre; Freitas, Cláudia; de Souza, Elvis; Silveira, Aline; Cavalcanti, Tatiana; Evelyn, Wograine; Rocha, Luisa; Soares-Bastos, Isabela; Bick, Eckhard; Chalub, Fabricio; Paulino-Passos, Guilherme; Real, Livy; de Paiva, Valeria; Zeman, Daniel; Popel, Martin; Mareček, David; Silveira, Natalia; Martins, André) WikiNER (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran) |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy 版本要求 | >=3.7.0,<3.8.0 |
| 默認管道 | tok2vec, morphologizer, parser, lemmatizer, attribute_ruler, ner |
| 組件 | tok2vec, morphologizer, parser, lemmatizer, senter, attribute_ruler, ner |
| 向量 | 0 個鍵，0 個唯一向量（0 維） |
| 許可證 | CC BY-SA 4.0 |
| 作者 | Explosion |
任務結果
| 任務名稱 | 任務類型 | 指標名稱 | 指標類型 | 指標值 |
|---|---|---|---|---|
| NER | 標記分類 | NER Precision | 精確率 | 0.8794147723 |
| NER | 標記分類 | NER Recall | 召回率 | 0.8800897408 |
| NER | 標記分類 | NER F Score | F 分數 | 0.8797521271 |
| TAG | 標記分類 | TAG (XPOS) Accuracy | 準確率 | 0.8880083214 |
| POS | 標記分類 | POS (UPOS) Accuracy | 準確率 | 0.9624052702 |
| MORPH | 標記分類 | Morph (UFeats) Accuracy | 準確率 | 0.947102526 |
| LEMMA | 標記分類 | Lemma Accuracy | 準確率 | 0.9675598039 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | 標記分類 | Unlabeled Attachment Score (UAS) | F 分數 | 0.8891065154 |
| LABELED_DEPENDENCIES | 標記分類 | Labeled Attachment Score (LAS) | F 分數 | 0.8444034795 |
| SENTS | 標記分類 | Sentences F-Score | F 分數 | 0.9277043528 |
標籤方案
查看標籤方案（3 個組件共 590 個標籤）
| 組件 | 標籤 |
|---|---|
morphologizer |
Definite=Ind|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Number=Sing|POS=PROPN, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Definite=Def|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, POS=PUNCT, NumType=Card|POS=NUM, POS=ADV, Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADJ, Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN, Gender=Fem|Number=Sing|POS=VERB|VerbForm=Part, POS=ADP, POS=PRON|PronType=Rel, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, POS=SCONJ, POS=VERB|VerbForm=Inf, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ, POS=CCONJ, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Definite=Ind|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Ind, Mood=Sub|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Rel, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, POS=ADV|Polarity=Neg, Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, POS=X, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Dem, Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Tot, Case=Acc|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Number=Sing|POS=CCONJ, Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|VerbForm=Part, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, 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Case=Dat|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Neg, Mood=Sub|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Case=Dat|Gender=Masc|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|PronType=Prs|VerbForm=Ger, NumType=Card|POS=DET, Number=Plur|POS=VERB|Person=1|VerbForm=Inf, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Int, Mood=Cnd|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|VerbForm=Fin, Gender=Masc|POS=ADJ, POS=NOUN, POS=AUX|VerbForm=Ger, Case=Dat|Mood=Ind|Number=Plur,Sing|POS=VERB|Person=1,3|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Fin, Case=Acc|Mood=Ind|Number=Plur,Sing|POS=VERB|Person=1,3|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Fin, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|PronType=Prs|VerbForm=Inf, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=2|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Dat|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=SCONJ|PronType=Art, Case=Acc|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Mood=Sub|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Fut|VerbForm=Fin, Case=Dat|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET, Case=Acc|Gender=Fem|Mood=Ind|Number=Plur,Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|VerbForm=Fin, Case=Dat|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Plur,Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Case=Dat|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Emp, POS=PRON|PronType=Prs, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET, 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Case=Acc|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Fin, POS=PRON|Person=3|PronType=Prs|Reflex=Yes, Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Inf, Case=Dat|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=1|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs, Mood=Sub|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Number=Sing|POS=PROPN|PronType=Art, Case=Dat|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|VerbForm=Inf, Case=Acc|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|PronType=Prs|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|PronType=Prs|VerbForm=Inf, Case=Acc|Gender=Fem|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Pqp|VerbForm=Fin, `Mood=Sub|Number=Plur|POS=VERB |
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📄 許可證
本模型採用 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