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TW
De Core News Md
模型概述
spaCy提供的中等規模德語處理模型，基於TIGER語料庫和WikiNER數據訓練，適用於通用德語文本處理任務
模型特點
CPU優化
專門針對CPU使用場景進行優化，適合資源受限的環境
全面處理流程
包含從分詞到命名實體識別的完整NLP處理組件
高質量詞向量
包含500,000個鍵和20,000個唯一向量(300維)，基於fastText訓練
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
準確識別詞性、依存關係和命名實體
信息提取
從德語文本中提取結構化信息
識別文本中的人名、地名、組織名等實體
語言學習
德語語法分析
幫助學習者理解德語句子結構
提供詳細的詞性標註和依存關係分析
🚀 de_core_news_md模型
de_core_news_md是一個針對德語優化的自然語言處理管道模型，適用於CPU。它可以完成命名實體識別（NER）、詞性標註（POS）、形態分析（MORPH）等多種任務，為德語的文本處理提供了強大的支持。
🚀 快速開始
該模型的詳細信息可查看：Details
✨ 主要特性
- 多任務支持：能夠處理命名實體識別、詞性標註、形態分析、詞形還原等多種自然語言處理任務。
- 高精度：在各項任務中都取得了較高的準確率，如NER的F值達到了0.8390846587，POS的準確率達到了0.9829388521。
- 優化CPU性能：專門針對CPU進行了優化，能夠在普通計算機上高效運行。
📚 詳細文檔
模型信息
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 模型類型 | 針對德語優化的自然語言處理管道模型 |
| 訓練數據 | TIGER語料庫 (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) Explosion fastText向量 (cbow, OSCAR Common Crawl + Wikipedia) (Explosion) |
| 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 | 500000個鍵，20000個唯一向量（300維） |
| 許可證 | MIT |
| 作者 | Explosion |
評估指標
| 任務 | 指標 | 值 |
|---|---|---|
| NER | NER Precision | 0.8439391945 |
| NER | NER Recall | 0.8342856523 |
| NER | NER F Score | 0.8390846587 |
| TAG | TAG (XPOS) Accuracy | 0.9781087492 |
| POS | POS (UPOS) Accuracy | 0.9829388521 |
| MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | 0.9150510777 |
| LEMMA | Lemma Accuracy | 0.9769605349 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | 0.9254139496 |
| LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | 0.9056705833 |
| SENTS | Sentences F-Score | 0.9507828582 |
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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📄 許可證
本項目採用MIT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