E

En Core Web Md

由spacy開發
spaCy的中等規模英語處理流程,針對CPU優化,包含詞性標註、依存分析、命名實體識別等功能
下載量 433
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

這是一箇中等規模的英語自然語言處理模型,包含完整的文本處理流程,適用於多種NLP任務。模型針對CPU使用進行了優化,適合生產環境部署。

模型特點

CPU優化
專門針對CPU使用場景優化,適合生產環境部署
完整處理流程
包含從分詞到命名實體識別的完整NLP處理流程
高質量詞向量
包含20000個唯一詞向量(300維),基於多源數據訓練
多任務支持
同時支持詞性標註、依存分析、命名實體識別等多種NLP任務

模型能力

詞性標註
依存分析
命名實體識別
句子分割
詞形還原
文本處理

使用案例

文本分析
新聞內容分析
從新聞文本中提取命名實體(人物、組織、地點等)
NER F值達到85.22%
語法分析
分析句子結構和詞性關係
依存分析UAS達到92.05%
信息提取
文檔處理
從文檔中提取關鍵信息和實體
支持18種實體類型識別
AIbase
智啟未來,您的人工智能解決方案智庫
© 2025AIbase