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TW
Pt Core News Lg
模型概述
這是一個針對葡萄牙語的大型自然語言處理模型，提供全面的文本分析功能，包括詞性標註、依存句法分析、命名實體識別等。模型經過優化，適合在CPU上運行。
模型特點
CPU優化
專門為CPU使用優化，無需高端GPU即可運行
全面NLP功能
提供從標記化到命名實體識別的完整自然語言處理流程
高精度
在葡萄牙語處理任務上表現優異，如NER F值達0.903
預訓練詞向量
包含500,000個預訓練詞向量，提升處理效果
模型能力
詞性標註
依存句法分析
命名實體識別
詞形還原
形態分析
句子邊界識別
使用案例
文本分析
葡萄牙語文檔處理
自動分析葡萄牙語文檔的詞性、句法結構和命名實體
準確識別文檔中的實體和語法關係
信息提取
新聞分析
從葡萄牙語新聞中提取人名、地名、組織名等實體信息
NER精確率達0.902
🚀 pt_core_news_lg 葡萄牙語模型
pt_core_news_lg 是一款針對 CPU 進行優化的葡萄牙語處理管道，可用於詞性標註、命名實體識別等多種自然語言處理任務，具有較高的準確性和性能。
📚 詳細文檔
詳細信息
詳情請見：https://spacy.io/models/pt#pt_core_news_lg
該葡萄牙語管道針對 CPU 進行了優化，包含以下組件：tok2vec、morphologizer、parser、lemmatizer（可訓練詞形還原器）、senter、ner、attribute_ruler。
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 名稱 | pt_core_news_lg |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy | >=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 | 500000 個鍵，500000 個唯一向量（300 維） |
| 來源 | 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) Explosion fastText Vectors (cbow, OSCAR Common Crawl + Wikipedia) (Explosion) |
| 許可證 | CC BY-SA 4.0 |
| 作者 | Explosion |
模型指標
| 任務 | 指標 | 值 |
|---|---|---|
| NER | NER 精確率 | 0.9016596045 |
| NER | NER 召回率 | 0.9045519847 |
| NER | NER F 分數 | 0.9031034788 |
| TAG | TAG (XPOS) 準確率 | 0.8951305295 |
| POS | POS (UPOS) 準確率 | 0.9694357755 |
| MORPH | Morph (UFeats) 準確率 | 0.958640844 |
| LEMMA | 詞形還原準確率 | 0.9730077757 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | 無標籤依存關係得分 (UAS) | 0.9021776702 |
| LABELED_DEPENDENCIES | 有標籤依存關係得分 (LAS) | 0.8624265468 |
| SENTS | 句子 F 分數 | 0.9512921022 |
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=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| |
📄 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