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TW
El Core News Lg
模型概述
這是一個希臘語的自然語言處理模型，基於spaCy框架開發，適用於希臘語文本的多種處理任務。
模型特點
CPU優化
專門針對CPU使用進行了優化，適合在沒有GPU的環境中運行
全面NLP功能
提供從基礎分詞到高級語義分析的全套自然語言處理功能
高質量向量
包含500000個預訓練向量，覆蓋廣泛的語言特徵
模型能力
希臘語分詞
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
希臘語文本分析
對希臘語文本進行語法和語義分析
準確識別詞性、句法關係和命名實體
希臘語信息提取
從希臘語文本中提取關鍵信息和實體
NER F值達到0.77
語言學研究
希臘語形態學研究
分析希臘語詞彙的形態特徵
形態特徵準確率達91.14%
🚀 el_core_news_lg希臘語語言模型
el_core_news_lg 是一款針對CPU進行優化的希臘語處理管道模型。它能夠完成多種自然語言處理任務，如命名實體識別（NER）、詞性標註（POS）、形態分析等，為希臘語的文本處理提供了強大的支持。
🚀 快速開始
詳細信息可查看：https://spacy.io/models/el#el_core_news_lg
✨ 主要特性
- 專為CPU優化，在CPU環境下能高效運行。
- 具備多種組件，可完成豐富的自然語言處理任務。
📚 詳細文檔
模型信息
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 模型類型 | el_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, 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 Greek GDT v2.8 (Prokopidis, Prokopis) Greek NER Corpus (Google Summer of Code 2018) (Giannis Daras) 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（3 個組件的 395 個標籤）
| 組件 | 標籤 |
|---|---|
morphologizer |
Case=Nom|Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Foreign=Yes|POS=X, Aspect=Perf|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Pass, POS=ADP, Case=Acc|Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, NumType=Card|POS=NUM, POS=NOUN, POS=ADV, POS=PUNCT, Case=Acc|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Acc|Gender=Neut|Number=Plur|POS=ADP, Case=Gen|Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Gen|Definite=Def|Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Case=Gen|Definite=Def|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Acc|Definite=Def|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Gen|Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Aspect=Perf|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Case=Nom|Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, 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評估指標
| 任務 | 指標 | 值 |
|---|---|---|
| NER | NER Precision | 0.7540322581 |
| NER | NER Recall | 0.7857142857 |
| NER | NER F Score | 0.7695473251 |
| TAG | TAG (XPOS) Accuracy | 0.9329980772 |
| POS | POS (UPOS) Accuracy | 0.962973919 |
| MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | 0.9114036385 |
| LEMMA | Lemma Accuracy | 0.8956268797 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | 0.8824531516 |
| LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | 0.8454140792 |
| SENTS | Sentences F-Score | 0.9259259259 |
📄 許可證
本模型採用 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