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TW
Es Core News Md
spaCy提供的西班牙語中等規模NLP處理流程，針對CPU優化，包含完整的語言處理組件
下載量 447
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
這是一個西班牙語的中等規模自然語言處理模型，包含分詞、詞性標註、依存分析、命名實體識別等完整NLP功能，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，適合在沒有GPU的環境中運行
完整NLP組件
包含從分詞到命名實體識別的完整自然語言處理流程
預訓練詞向量
包含20000個300維的詞向量，覆蓋500000個詞彙
高精度
在NER任務上F值達到0.89，詞性標註準確率超過0.96
模型能力
文本分詞
詞性標註
依存句法分析
命名實體識別
詞形還原
句子分割
形態分析
使用案例
文本處理
西班牙語文本分析
對西班牙語文本進行語法分析和結構理解
可準確識別詞性、句法關係和命名實體
信息提取
從西班牙語文本中提取關鍵信息
可識別文本中的人名、地名、組織名等實體
語言學習
西班牙語學習輔助
分析西班牙語句子的語法結構
幫助學習者理解句子成分和語法關係
🚀 es_core_news_md 西班牙語模型
es_core_news_md 是一個針對 CPU 進行優化的西班牙語處理管道模型。它集成了多種自然語言處理組件，可用於詞性標註、命名實體識別、形態分析等任務，在多個任務上都取得了不錯的性能。
🚀 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
- 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）等多種自然語言處理任務。
- 高性能表現：在各項任務的評估指標上都有較好的表現，如 NER 任務的 F 分數達到了 0.8938116045，POS 任務的準確率達到了 0.9848174063。
- 豐富的標籤體系：為不同的組件提供了詳細的標籤體系，涵蓋了 468 個標籤，適用於 3 個組件。
📚 詳細文檔
模型指標
| 任務名稱 | 指標名稱 | 指標類型 | 指標值 |
|---|---|---|---|
| NER | NER Precision | precision | 0.8925237438 |
| NER | NER Recall | recall | 0.8951031872 |
| NER | NER F Score | f_score | 0.8938116045 |
| TAG | TAG (XPOS) Accuracy | accuracy | 0.9610850187 |
| POS | POS (UPOS) Accuracy | accuracy | 0.9848174063 |
| MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | accuracy | 0.9802342746 |
| LEMMA | Lemma Accuracy | accuracy | 0.964971968 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | f_score | 0.9125758682 |
| LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | f_score | 0.8800383563 |
| SENTS | Sentences F-Score | f_score | 0.9880453102 |
模型信息
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 模型名稱 | es_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 |
| 向量 | 500000 個鍵，20000 個唯一向量（300 維） |
| 數據源 | UD Spanish AnCora v2.8 (Martínez Alonso, Héctor; Zeman, Daniel) WikiNER (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran) spaCy lookups data (Explosion) Explosion fastText Vectors (cbow, OSCAR Common Crawl + Wikipedia) (Explosion) |
| 許可證 | GNU GPL 3.0 |
| 作者 | Explosion |
標籤體系
查看標籤體系（3 個組件的 468 個標籤）
| 組件 | 標籤 |
|---|---|
morphologizer |
Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, POS=ADP, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, POS=PROPN, Case=Acc|POS=PRON|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, POS=VERB|VerbForm=Inf, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem, Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, POS=PRON|PronType=Int,Rel, Mood=Sub|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, POS=SCONJ, POS=NOUN, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Number=Plur|POS=NOUN, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, POS=PUNCT|PunctType=Peri, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, POS=PUNCT|PunctType=Comm, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|VerbForm=Inf, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part, Number=Plur|POS=ADJ, POS=CCONJ, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Ind, POS=ADV, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Fut|VerbForm=Fin, Gender=Masc|NumType=Card|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Number=Sing|POS=ADJ, Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ|VerbForm=Part, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Tot, POS=PRON|PronType=Ind, POS=ADV|Polarity=Neg, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs, Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, Number=Plur|POS=PRON|PronType=Int,Rel, POS=PUNCT|PunctType=Quot, POS=PUNCT, Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ|VerbForm=Part, 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Case=Acc,Dat|POS=PRON|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Dat|Number=Sing|POS=PRON|Person=2|PrepCase=Npr|PronType=Prs, Mood=Cnd|Number=Sing|POS=VERB|Person=2|VerbForm=Fin, Case=Acc|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|PrepCase=Npr|PronType=Prs|VerbForm=Inf, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|Tense=Fut|VerbForm=Fin, Mood=Cnd|Number=Plur|POS=AUX|Person=1|VerbForm=Fin, NumType=Card|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Ind, Gender=Masc|NumType=Card|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem, Degree=Abs|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Ind, Gender=Fem|Number=Plur|POS=PRON|Poss=Yes|PronType=Int,Rel, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=1|Tense=Past|VerbForm=Fin, Case=Acc,Nom|Number=Plur|POS=PRON|Person=2|Polite=Form|PronType=Prs, Mood=Imp|Number=Sing|POS=AUX|Person=2|VerbForm=Fin, `Case=Dat|Number=Sing|POS=VERB|Person=2|Prep |
📄 許可證
該模型使用 GNU GPL 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