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TW
Es Core News Lg
針對CPU優化的西班牙語處理流程，包含分詞、詞性標註、依存分析、命名實體識別等功能
下載量 52
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
spaCy提供的大型西班牙語NLP模型，支持完整的自然語言處理流程，包括分詞、詞性標註、依存分析、命名實體識別等任務。
模型特點
全面的NLP處理能力
支持從基礎分詞到複雜依存分析的全套自然語言處理功能
CPU優化
專門針對CPU使用場景進行優化，適合資源受限環境
高質量詞向量
包含500,000個唯一向量（300維），提供良好的語義表示能力
模型能力
文本分詞
詞性標註
命名實體識別
依存句法分析
詞形還原
形態分析
句子分割
使用案例
文本處理
西班牙語文檔分析
對西班牙語文檔進行語法分析和實體提取
準確識別文檔中的人名、地名等實體
西班牙語教學輔助
用於西班牙語學習應用中的語法分析
幫助學生理解句子結構和詞性變化
信息提取
新聞內容分析
從西班牙語新聞中提取關鍵信息
準確識別新聞中的人物、組織和地點
🚀 es_core_news_lg 西班牙語模型
es_core_news_lg 是一款針對 CPU 進行優化的西班牙語處理管道模型。它具備多種語言處理組件，能夠高效完成詞性標註、命名實體識別、句法分析等任務，為西班牙語的自然語言處理提供了強大支持。
🚀 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
- 多任務處理：支持詞性標註（POS）、形態分析（Morph）、命名實體識別（NER）、句法分析（Dependency Parsing）等多種自然語言處理任務。
- CPU 優化：專門針對 CPU 進行了優化，能夠在普通計算機上高效運行。
- 豐富的向量信息：包含 500000 個鍵和 500000 個唯一向量（300 維），可以為文本提供豐富的語義表示。
📚 詳細文檔
模型信息
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 模型名稱 | es_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, parser, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 組件 | tok2vec, morphologizer, parser, senter, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 向量信息 | 500000 個鍵，500000 個唯一向量（300 維） |
| 數據來源 | 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, 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Case=Dat|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|PrepCase=Npr|PronType=Prs|VerbForm=Ger, 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|Pre |
評估指標
| 任務 | 指標 | 值 |
|---|---|---|
| 命名實體識別 (NER) | 精確率 (Precision) | 0.8966603655 |
| 命名實體識別 (NER) | 召回率 (Recall) | 0.8978100704 |
| 命名實體識別 (NER) | F1 分數 (F Score) | 0.8972348496 |
| 詞性標註 (TAG) | 準確率 (Accuracy) | 0.9614499866 |
| 詞性標註 (POS) | 準確率 (Accuracy) | 0.9850860714 |
| 形態分析 (MORPH) | 準確率 (Accuracy) | 0.981883016 |
| 詞形還原 (LEMMA) | 準確率 (Accuracy) | 0.9661603335 |
| 無標籤依存句法分析 (UNLABELED_DEPENDENCIES) | 無標籤附著分數 (UAS) | 0.9140378979 |
| 有標籤依存句法分析 (LABELED_DEPENDENCIES) | 有標籤附著分數 (LAS) | 0.8818715744 |
| 句子分割 (SENTS) | F1 分數 (F Score) | 0.9769502508 |
📄 許可證
本模型採用 GNU GPL 3.0 許可證。詳細信息請參考 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