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TW
Grc Odycy Joint Trf
模型概述
odyCy是一個基於spaCy的古希臘語自然語言處理流程，支持詞性標註、依存句法分析、詞形還原等多種任務。該模型在Universal Dependencies Perseus樹庫上實現了多項任務的最先進性能。
模型特點
多任務處理
支持詞性標註、依存分析、詞形還原等多種自然語言處理任務
高性能
在Universal Dependencies Perseus樹庫上實現了多項任務的最先進性能
穩定表現
在不同評估數據集上表現相對穩定
基於Transformer
採用transformer架構，提供更準確的語義理解
模型能力
詞性標註
依存句法分析
詞形還原
形態特徵分析
句子邊界檢測
使用案例
古典文獻研究
古希臘文獻分析
用於分析荷馬史詩等古希臘文獻的語法結構
準確識別詞性、語法關係和詞形變化
語言教育
古希臘語學習輔助
幫助學生理解古希臘語句法結構
提供準確的詞性標註和語法分析
🚀 古希臘通用NLP管道 - odyCy
odyCy是一個專門為古希臘語設計的通用自然語言處理（NLP）管道，它能夠在多個NLP任務中取得出色的表現，為古希臘語的文本處理和分析提供了強大的支持。
一個用於古希臘語的通用NLP管道。
查看我們關於基本用法的文檔。
✨ 主要特性
odyCy在多個NLP任務中表現出色，具體如下：
- 在通用依存關係Perseus樹庫的未見測試數據上，odyCy在多個任務中達到了最先進的性能。
- 在PROIEL樹庫的測試集上，odyCy在更多任務中表現第二好。
- 與其他NLP管道相比，odyCy在兩個評估數據集上的性能相對穩定。
📚 詳細文檔
模型信息
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 模型類型 | grc_odycy_joint_trf |
| 版本 | 0.7.0 |
| spaCy版本要求 | >=3.7.4,<3.8.0 |
| 默認管道 | transformer, tagger, morphologizer, parser, trainable_lemmatizer, frequency_lemmatizer |
| 組件 | transformer, tagger, morphologizer, parser, trainable_lemmatizer, frequency_lemmatizer |
| 向量 | 0個鍵，0個唯一向量（0維） |
| 來源 | n/a |
| 許可證 | MIT |
| 作者 | {Jan Kostkan, Márton Kardos} |
標籤方案
查看標籤方案（3個組件共2299個標籤）
| 組件 | 標籤 |
|---|---|
tagger |
---------, --p---fa-, --s---ma-, -3paia---, -3paim---, -3siia---, A-, C-, Df, Dq, Du, F-, G-, I-, Ma, Mo, Nb, Ne, Pc, Pd, Pi, Pk, Pp, Pr, Ps, Px, R-, S-, V-, a--------, a-------s, a-d---fa-, a-d---fd-, a-d---fg-, a-d---fn-, a-d---ma-, a-d---md-, a-d---mg-, a-d---mn-, a-d---mnc, a-d---mv-, a-d---na-, a-d---ng-, a-d---nn-, a-p----dc, a-p---fa-, a-p---fac, a-p---fas, a-p---fd-, a-p---fdc, a-p---fds, a-p---fg-, a-p---fgc, a-p---fn-, a-p---fnc, a-p---fns, a-p---fv-, a-p---m--, a-p---m-c, a-p---ma-, a-p---mac, a-p---mas, a-p---md-, a-p---mdc, a-p---mds, a-p---mg-, a-p---mgc, a-p---mgs, a-p---mn-, a-p---mnc, a-p---mns, a-p---mv-, a-p---mvs, a-p---na-, a-p---nac, a-p---nas, a-p---nd-, a-p---ndc, a-p---nds, a-p---ng-, a-p---ngs, a-p---nn-, a-p---nnc, a-p---nns, a-p---nv-, a-s----d-, a-s----dc, a-s----g-, a-s----gc, a-s---fa-, a-s---fac, a-s---fas, a-s---fd-, a-s---fds, a-s---fg-, a-s---fgc, a-s---fgs, a-s---fn-, a-s---fnc, a-s---fns, a-s---fv-, a-s---m--, a-s---ma-, a-s---mac, a-s---mas, a-s---md-, a-s---mdc, a-s---mds, a-s---mg-, a-s---mgc, a-s---mgs, a-s---mn-, a-s---mnc, a-s---mns, a-s---mv-, a-s---mvc, a-s---mvs, a-s---na-, a-s---nac, a-s---nas, a-s---nd-, a-s---ndc, a-s---nds, a-s---ng-, a-s---nn-, a-s---nnc, a-s---nns, a-s---nv-, a-s---nvs, c--------, d--------, d-------c, d-------s, g--------, i--------, l--------, l-d---fa-, l-d---fg-, l-d---mg-, l-d---mn-, l-d---na-, l-d---nn-, l-p---fa-, l-p---fd-, l-p---fg-, l-p---fn-, l-p---ma-, l-p---md-, l-p---mg-, l-p---mn-, l-p---na-, l-p---nd-, l-p---ng-, l-p---nn-, l-s---fa-, l-s---fd-, l-s---fg-, l-s---fn-, l-s---ma-, l-s---md-, l-s---mg-, l-s---mn-, l-s---na-, l-s---nd-, l-s---ng-, l-s---nn-, m--------, m-p---m--, m-p---md-, m-p---nn-, n-----fg-, n-----na-, n-----nn-, n-d----a-, n-d---fa-, n-d---fd-, n-d---fg-, n-d---fn-, n-d---ma-, n-d---md-, n-d---mg-, n-d---mn-, n-d---mv-, n-d---na-, n-d---nn-, n-p----d-, n-p----g-, n-p---fa-, n-p---fd-, n-p---fg-, n-p---fn-, n-p---fv-, n-p---ma-, n-p---md-, n-p---mg-, n-p---mn-, n-p---mv-, n-p---na-, n-p---nd-, n-p---ng-, n-p---nn-, n-p---nv-, n-s----d-, n-s----g-, n-s----n-, n-s----v-, n-s---fa-, n-s---fd-, n-s---fg-, n-s---fn-, n-s---fv-, n-s---m--, n-s---ma-, n-s---md-, n-s---mg-, n-s---mn-, n-s---mv-, n-s---na-, n-s---nd-, n-s---ng-, n-s---nn-, n-s---nv-, p--------, p-d----d-, p-d----n-, p-d---fa-, p-d---fd-, p-d---fg-, p-d---fn-, p-d---ma-, p-d---md-, p-d---mg-, p-d---mn-, p-d---mv-, p-p----a-, p-p----d-, p-p----g-, p-p----n-, p-p---fa-, p-p---fd-, p-p---fg-, p-p---fn-, p-p---ma-, p-p---md-, p-p---mg-, p-p---mn-, p-p---na-, p-p---nd-, p-p---ng-, p-p---nn-, p-s----a-, p-s----d-, p-s----g-, p-s----n-, p-s---fa-, p-s---fd-, p-s---fg-, p-s---fn-, p-s---ma-, p-s---md-, p-s---mg-, p-s---mn-, p-s---mv-, p-s---na-, p-s---nd-, p-s---ng-, p-s---nn-, p1p---fa-, p1p---ma-, p1p---md-, p1p---mg-, p1p---mn-, p1s---fa-, p1s---fd-, p1s---fg-, p1s---fn-, p1s---ma-, p1s---md-, p1s---mg-, p1s---mn-, p2p----a-, p2p----d-, p2p---ma-, p2p---mg-, p2p---mn-, p2s----a-, p2s----d-, p2s----g-, p2s----n-, p2s---ma-, p2s---md-, p2s---mg-, p3s---fa-, p3s---ma-, r--------, u--------, v---na---, v--amm---, v--an----, v--ana---, v--ane---, v--anm---, v--anp---, v--fna---, v--fne---, v--fnm---, v--fnp---, v--pna---, v--pnd---, v--pne---, v--pnp---, v--ppefa-, v--ppemn-, v--rn----, v--rna---, v--rne---, v--rnp---, v--tna---, v-dapafn-, v-dapama-, v-dapamg-, v-dapamn-, v-dapmfn-, v-dapmmn-, v-dappma-, v-dappmn-, v-dppafg-, v-dppama-, v-dppamn-, v-dppefn-, v-dppema-, v-dppemd-, v-dppemn-, v-dpppmn-, v-drpama-, v-drpamn-, v-drpefn-, v-drpemn-, v-p-pmma-, v-pap-mn-, v-papafa-, v-papafg-, v-papafn-, v-papama-, v-papamd-, v-papamg-, v-papamn-, v-papana-, v-papand-, v-papann-, v-papefn-, v-papema-, v-papemn-, v-papmfa-, v-papmfg-, v-papmfn-, v-papmma-, v-papmmd-, v-papmmg-, v-papmmn-, v-papmna-, v-papmng-, v-papmnn-, v-pappfd-, v-pappfg-, v-pappfn-, v-pappma-, v-pappmd-, v-pappmg-, v-pappmn-, v-pappna-, v-pappng-, v-pappnn-, v-pfpama-, v-pfpamg-, v-pfpamn-, v-pfpema-, v-pfpemn-, v-pfpmfa-, v-pfpmfn-, v-pfpmma-, v-pfpmmd-, v-pfpmmg-, v-pfpmmn-, v-pfpmnn-, v-pfppmn-, v-ppp-mn-, v-pppafa-, v-pppafd-, v-pppafg-, v-pppafn-, v-pppafa-, v-pppamd-, v-pppamg-, v-pppamn-, v-pppamv-, v-pppana-, v-pppand-, v-pppang-, v-pppann-, v-pppefa-, v-pppefd-, v-pppefg-, v-pppefn-, v-pppema-, v-pppemd-, v-pppemg-, v-pppemn-, v-pppemv-, v-pppena-, v-pppend-, v-pppeng-, v-pppenn-, v-ppppma-, v-ppppmd-, v-ppppmn-, v-prp-mn-, v-prpafa-, v-prpafd-, v-prpafn-, v-prpama-, v-prpamd-, v-prpamg-, v-prpamn-, v-prpana-, v-prpang-, v-prpefa-, v-prpefd-, v-prpefg-, v-prpefn-, v-prpema-, v-prpemd-, v-prpemg-, v-prpemn-, v-prpena-, v-prpend-, v-prpeng-, v-prpenn-, v-prppfn-, v-prppmn-, v-sagamn-, v-saiamn-, v-samp---, v-sap-mg-, v-sap-mn-, v-sapafa-, v-sapafd-, v-sapafg-, v-sapafn-, v-sapama-, v-sapamd-, v-sapamg-, v-sapamn-, v-sapamv-, v-sapana-, v-sapang-, v-sapann-, v-sapanv-, v-sapema-, v-sapemn-, v-sapmfa-, v-sapmfd-, v-sapmfg-, v-sapmfn-, v-sapmma-, v-sapmmd-, v-sapmmg-, v-sapmmn-, v-sapmna-, 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v-srpena-, v-srpend-, v-srpeng-, v-srpenn-, v-srppfn-, v-srppma-, v-srppmn-, v-srppmv-, v1paia---, v1paim---, v1paip---, v1paoa---, v1paom---, v1paop---, v1pasa---, v1pase---, v1pasm---, v1pasp---, v1pfia---, v1pfim---, v1pfom---, v1piia---, v1piie---, v1plia---, v1plie---, v1ppia---, v1ppie---, v1ppip---, v1ppoa---, v1ppoe---, v1ppsa---, v1ppse---, v1pria---, v1prie---, v1prsa---, v1prse---, v1ptie---, v1s-sa---, v1sa-a---, v1saia---, v1saie---, v1saim---, v1saip---, v1sao----, v1saoa---, v1saoe---, v1saom---, v1saop---, v1sasa---, v1sase---, v1sasm---, v1sasp---, v1sfi----, v1sfia---, v1sfie---, v1sfim---, v1sfip---, v1siia---, v1siie---, v1slia---, v1slie---, v1slim---, v1spia---, v1spie---, v1spoa---, v1spoe---, v1spsa---, v1spse---, v1sria---, v1srie---, v1sroa---, v1sroe---, v1srsa---, v1stie---, v1stim---, v2daia---, v2dama---, v2dasa---, v2dase---, v2dfia---, v2dfim---, v2diia---, v2diie---, v2dpia---, v2dpma---, v2dpme---, v2dria---, v2drma---, v2paia---, v2paim---, v2paip---, 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morphologizer |
Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET, POS=SCONJ, POS=CCONJ, Case=Nom|Definite=Def|Gender=Neut|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, Aspect=Perf|Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Mid, POS=ADP, Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Dat|Definite=Def|Gender=Masc,Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem, Case=Dat|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Plur|POS=ADJ, Aspect=Perf|Mood=Sub|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Mid, Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, POS=ADV, Case=Dat|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Aspect=Perf|Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Pass, Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=ADJ, 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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。
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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