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TW
De Core News Sm
模型概述
spaCy提供的小型德語語言模型，適用於處理德語文本的基礎NLP任務，包括分詞、詞性標註、命名實體識別等。該模型針對CPU使用進行了優化，適合資源有限的環境。
模型特點
CPU優化
專門針對CPU使用進行優化，適合資源有限的環境
全面NLP功能
提供完整的德語文本處理流程，包括分詞、詞性標註、依存分析等
高準確率
在詞性標註任務上達到97.38%的準確率，命名實體識別F值達到82.04%
可訓練詞形還原器
包含可訓練的詞形還原組件，提高詞形還原準確率
模型能力
分詞
詞性標註
形態分析
依存句法分析
詞形還原
命名實體識別
句子分割
使用案例
文本處理
德語文本分析
對德語文本進行語法和結構分析
可識別詞性、依存關係等語言特徵
信息提取
從德語文本中提取命名實體
識別人名、地名、組織名等實體
語言學習
德語學習工具
為德語學習者提供語法分析功能
幫助理解句子結構和詞形變化
🚀 de_core_news_sm 德語模型
de_core_news_sm 是一個針對 CPU 進行優化的德語處理管道，可用於詞性標註、形態分析、句法分析、命名實體識別等自然語言處理任務。
📚 詳細文檔
模型信息
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 模型類型 | de_core_news_sm |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy 版本要求 | >=3.7.0,<3.8.0 |
| 默認管道 | tok2vec, tagger, morphologizer, parser, lemmatizer, attribute_ruler, ner |
| 組件 | tok2vec, tagger, morphologizer, parser, lemmatizer, senter, attribute_ruler, ner |
| 向量 | 0 個鍵，0 個唯一向量（0 維） |
| 來源 | TIGER Corpus (Brants, Sabine, Stefanie Dipper, Peter Eisenberg, Silvia Hansen, Esther König, Wolfgang Lezius, Christian Rohrer, George Smith, and Hans Uszkoreit) Tiger2Dep (Wolfgang Seeker) WikiNER (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran) |
| 許可證 | MIT |
| 作者 | Explosion |
詳細指標
| 任務名稱 | 指標名稱 | 指標類型 | 值 |
|---|---|---|---|
| NER | NER 精確率 | 精確率 | 0.8304823051 |
| NER | NER 召回率 | 召回率 | 0.8106276632 |
| NER | NER F 分數 | F 分數 | 0.8204348804 |
| TAG | TAG (XPOS) 準確率 | 準確率 | 0.9738469671 |
| POS | POS (UPOS) 準確率 | 準確率 | 0.9801441777 |
| MORPH | Morph (UFeats) 準確率 | 準確率 | 0.9065560122 |
| LEMMA | 詞形還原準確率 | 準確率 | 0.9746015805 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | 無標籤依存關係得分 (UAS) | F 分數 | 0.9192300179 |
| LABELED_DEPENDENCIES | 有標籤依存關係得分 (LAS) | F 分數 | 0.8984777676 |
| SENTS | 句子 F 分數 | F 分數 | 0.937338274 |
標籤方案
查看標籤方案（4 個組件共 772 個標籤）
| 組件 | 標籤 |
|---|---|
tagger |
$(, $,, $., ADJA, ADJD, ADV, APPO, APPR, APPRART, APZR, ART, CARD, FM, ITJ, KOKOM, KON, KOUI, KOUS, NE, NN, NNE, PDAT, PDS, PIAT, PIS, PPER, PPOSAT, PPOSS, PRELAT, PRELS, PRF, PROAV, PTKA, PTKANT, PTKNEG, PTKVZ, PTKZU, PWAT, PWAV, PWS, TRUNC, VAFIN, VAIMP, VAINF, VAPP, VMFIN, VMINF, VMPP, VVFIN, VVIMP, VVINF, VVIZU, VVPP, XY, _SP |
morphologizer |
POS=PUNCT, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Mood=Sub|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, POS=ADV, Case=Nom|Definite=Ind|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Nom|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, POS=ADP, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Prs, Case=Nom|Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Definite=Def|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Acc|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Sing|POS=ADJ, 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Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Ind, Case=Acc|Gender=Neut|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Dem, Case=Gen|Gender=Neut|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, Case=Nom|Degree=Sup|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ, Case=Acc|Gender=Fem |
📄 許可證
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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