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TW
It Core News Lg
模型概述
spaCy提供的大型意大利語處理模型，支持完整的自然語言處理流程，包括詞性標註、形態分析、依存句法分析和命名實體識別等任務。
模型特點
CPU優化
專門針對CPU使用場景進行優化，適合沒有GPU的環境
全面NLP處理
提供從分詞到命名實體識別的完整自然語言處理流程
高質量詞向量
包含500,000個唯一向量（300維），基於fastText在OSCAR Common Crawl和Wikipedia上訓練
模型能力
分詞
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
意大利語文本分析
對意大利語文本進行語法分析和結構解析
準確識別詞性、句法關係和命名實體
信息提取
從意大利語文本中提取人名、地名、組織機構等實體信息
NER F值達到0.884
語言學研究
形態分析
分析意大利語詞彙的形態特徵
形態特徵準確率達97.58%
🚀 it_core_news_lg 意大利語語言模型
it_core_news_lg 是一款針對 CPU 優化的意大利語處理管道，能夠高效完成詞性標註、命名實體識別等多項自然語言處理任務。
🚀 快速開始
詳情請訪問：https://spacy.io/models/it#it_core_news_lg
✨ 主要特性
- 專為 CPU 優化，處理效率高。
- 包含多個組件，如
tok2vec、morphologizer、tagger等，可完成多種自然語言處理任務。
📦 安裝指南
文檔中未提及安裝步驟，暫不提供。
💻 使用示例
文檔中未提供代碼示例，暫不展示。
📚 詳細文檔
模型信息
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 模型類型 | it_core_news_lg |
| 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 | 500000 個鍵，500000 個唯一向量（300 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) Explosion fastText Vectors (cbow, OSCAR Common Crawl + Wikipedia) (Explosion) |
| 許可證 | CC BY-NC-SA 3.0 |
| 作者 | Explosion |
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, 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Number=Plur|POS=ADP, Clitic=Yes|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADV|Person=3|PronType=Prs, Clitic=Yes|Mood=Imp|Number=Plur|POS=VERB|Person=1,2|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Clitic=Yes|Gender=Fem|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Part, Mood=Sub|Number=Sing|POS=AUX|Person=1|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Mood=Cnd|Number=Plur|POS=AUX|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Mood=Cnd|Number=Plur|POS=VERB|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Clitic=Yes|Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADV|Person=3|PronType=Prs, POS=DET|PronType=Tot, POS=PRON|PronType=Dem, Clitic=Yes|Gender=Masc|Mood=Imp|Number=Plur|POS=VERB|Person=2,3|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Definite=Ind|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, NumType=Ord|POS=NUM, Clitic=Yes|Gender=Fem|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|VerbForm=Ger, Gender=Masc|POS=DET|PronType=Dem, Clitic=Yes|Gender=Masc|Number=Plur,Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Part, 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 |
評估指標
| 任務 | 指標 | 值 |
|---|---|---|
| NER | NER 精確率 | 0.8841501483 |
| NER | NER 召回率 | 0.883357374 |
| NER | NER F 分數 | 0.8837535833 |
| TAG | TAG (XPOS) 準確率 | 0.9715107396 |
| POS | POS (UPOS) 準確率 | 0.9751932411 |
| MORPH | Morph (UFeats) 準確率 | 0.9758202247 |
| LEMMA | 詞形還原準確率 | 0.9749281093 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | 無標籤依存得分 (UAS) | 0.9113077477 |
| LABELED_DEPENDENCIES | 有標籤依存得分 (LAS) | 0.8753987036 |
| SENTS | 句子 F 分數 | 0.9736379613 |
🔧 技術細節
文檔中未提供技術實現細節，暫不展示。
📄 許可證
本項目採用 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