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由spacy開發
spaCy提供的大型英語語言處理模型,針對CPU優化,包含完整的自然語言處理流程
下載量 129
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

這是一個針對英語的綜合性自然語言處理模型,包含詞性標註、依存分析、命名實體識別等功能,適用於文本分析和信息提取任務

模型特點

CPU優化
專門針對CPU處理進行了優化,適合在沒有GPU的環境中運行
全面NLP流程
包含完整的自然語言處理組件,從詞性標註到命名實體識別
高質量詞向量
包含514157個300維的詞向量,覆蓋廣泛的詞彙

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

使用案例

文本分析
新聞內容分析
從新聞文本中提取人名、地名、組織名等實體信息
NER F值達到85.43%
語法分析
分析句子的語法結構和詞性標註
詞性標註準確率達97.35%
信息提取
結構化數據生成
從非結構化文本中提取結構化信息
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