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TW
It Core News Sm
模型概述
這是一個意大利語的小型自然語言處理模型，適用於文本處理任務如詞性標註、依存句法分析、命名實體識別等。針對CPU使用進行了優化。
模型特點
CPU優化
專門針對CPU使用場景進行了優化
全面NLP功能
提供從詞性標註到命名實體識別的完整自然語言處理功能
高準確率
在意大利語處理任務上表現優異，如NER F值達到0.859
模型能力
詞性標註
命名實體識別
依存句法分析
詞形還原
句子分割
形態分析
使用案例
文本處理
意大利語文本分析
對意大利語文本進行詞性標註和句法分析
準確率高達96.5%
命名實體識別
識別意大利語文本中的人名、地名、機構名等實體
F值達到0.859
語言學研究
意大利語形態分析
分析意大利語詞彙的形態特徵
準確率97.0%
🚀 it_core_news_sm意大利語模型
it_core_news_sm 是一款針對CPU進行優化的意大利語處理管道模型。它能夠執行多種自然語言處理任務，如命名實體識別、詞性標註、形態分析等，為意大利語的文本處理提供了高效且準確的解決方案。
🚀 快速開始
你可以通過以下鏈接查看該模型的詳細信息：Details
✨ 主要特性
- 專為CPU優化，能夠在普通硬件上高效運行。
- 包含多個組件，如
tok2vec、morphologizer、tagger等，可執行多種自然語言處理任務。
📚 詳細文檔
模型信息
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 模型類型 | it_core_news_sm |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy版本要求 | >=3.7.0,<3.8.0 |
| 默認管道 | tok2vec, morphologizer, tagger, parser, lemmatizer, attribute_ruler, ner |
| 組件 | tok2vec, morphologizer, tagger, parser, lemmatizer, senter, attribute_ruler, ner |
| 向量 | 0 個鍵，0 個唯一向量（0 維） |
| 來源 | UD Italian ISDT v2.8 (Bosco, Cristina; Lenci, Alessandro; Montemagni, Simonetta; Simi, Maria) WikiNER (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran) |
| 許可證 | CC BY-NC-SA 3.0 |
| 作者 | Explosion |
任務指標
該模型在多個自然語言處理任務上進行了評估，以下是各項任務的指標：
| 任務名稱 | 指標名稱 | 指標類型 | 值 |
|---|---|---|---|
| NER | NER Precision | precision | 0.8600824654 |
| NER | NER Recall | recall | 0.8579197692 |
| NER | NER F Score | f_score | 0.858999756 |
| TAG | TAG (XPOS) Accuracy | accuracy | 0.9650368506 |
| POS | POS (UPOS) Accuracy | accuracy | 0.9701163888 |
| MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | accuracy | 0.9701573034 |
| LEMMA | Lemma Accuracy | accuracy | 0.969356578 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | f_score | 0.8969952665 |
| LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | f_score | 0.8575397438 |
| SENTS | Sentences F-Score | f_score | 0.9796640141 |
標籤方案
查看標籤方案（4 個組件共 443 個標籤）
| 組件 | 標籤 |
|---|---|
morphologizer |
POS=PROPN, POS=PUNCT, Gender=Masc|POS=NOUN, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Definite=Ind|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Sing|POS=AUX|Tense=Past|VerbForm=Part, POS=AUX|VerbForm=Inf, Gender=Fem|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part, POS=ADP, Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, POS=PRON|PronType=Rel, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Ind, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADP|PronType=Art, Number=Plur|POS=ADJ, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Definite=Def|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part, POS=VERB|VerbForm=Inf, Definite=Ind|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Number=Sing|POS=ADJ, POS=CCONJ, NumType=Card|POS=NUM, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, Clitic=Yes|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADJ, Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Prs, Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ, POS=SPACE, Definite=Def|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|NumType=Ord|Number=Sing|POS=ADJ, POS=ADV, POS=NOUN, Number=Sing|POS=NOUN, POS=VERB|VerbForm=Ger, Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Prs, POS=INTJ, Clitic=Yes|Number=Sing|POS=PRON|Person=2|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, 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Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN|Tense=Past|VerbForm=Part, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Int, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Int, Gender=Fem|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Int, Mood=Imp|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Int, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Int, Number=Plur|POS=PRON|PronType=Int, Mood=Cnd|Number=Sing|POS=AUX|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Int, Clitic=Yes|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Prs, Foreign=Yes|Number=Sing|POS=X, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=1|Tense=Fut|VerbForm=Fin, POS=PRON|PronType=Prs, Mood=Sub|Number=Plur|POS=AUX|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Clitic=Yes|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Mood=Ind|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Mood=Cnd|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Mood=Sub|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin |
📄 許可證
該模型採用 CC BY-NC-SA 3.0 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