Hr Core News Lg
模型概述
針對克羅地亞語優化的NLP流程模型,包含詞性標註、命名實體識別、依存句法分析等核心功能,基於hr500k語料庫訓練
模型特點
全面的語言處理組件
包含詞向量、詞性標註、形態分析、句法分析、詞形還原、句子分割和命名實體識別等完整NLP組件
高性能詞性標註
UPOS詞性標註準確率達97.59%,XPOS標註準確率達92.17%
優化的CPU性能
專門針對CPU使用場景進行優化
豐富的形態學分析
支持克羅地亞語複雜的形態變化分析,準確率達92.68%
模型能力
詞性標註
命名實體識別
依存句法分析
詞形還原
句子分割
形態分析
使用案例
文本處理
克羅地亞語文本分析
對克羅地亞語文本進行詞性標註和形態分析
準確識別單詞的詞性和形態特徵
信息提取
從克羅地亞語文本中提取命名實體
F1值達83.02%
語言學研究
克羅地亞語語法研究
分析克羅地亞語句法結構
無標記依存分析UAS達86.62%
🚀 hr_core_news_lg模型
hr_core_news_lg
是一款針對克羅地亞語進行優化的模型,適用於多種自然語言處理任務,如命名實體識別(NER)、詞性標註(POS)等。該模型在多個任務上都取得了不錯的成績,能夠為相關的自然語言處理應用提供有力支持。
🚀 快速開始
詳情請訪問:https://spacy.io/models/hr#hr_core_news_lg
這是一個針對CPU進行優化的克羅地亞語處理管道。其組件包括:tok2vec
、tagger
、morphologizer
、parser
、lemmatizer
(可訓練的詞形還原器)、senter
、ner
。
✨ 主要特性
多任務支持
該模型支持多種標記分類任務,包括命名實體識別(NER)、詞性標註(POS)、形態分析(MORPH)、詞形還原(LEMMA)等,在各個任務上都有良好的表現。
高精度表現
在多個任務的評估指標上取得了較高的分數,如NER的F分數達到了0.8302055407,POS的準確率達到了0.9759146596等,證明了模型的有效性和可靠性。
CPU優化
專門針對CPU進行了優化,能夠在普通的計算設備上高效運行,降低了使用門檻。
📦 模型信息
屬性 | 詳情 |
---|---|
模型名稱 | hr_core_news_lg |
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 | floret (200000, 300) |
來源 | 訓練語料庫hr500k 1.0 (Ljubešić, Nikola ; Agić, Željko ; Klubička, Filip ; Batanović, Vuk and Erjavec, Tomaž) Explosion Vectors (OSCAR 2109 + Wikipedia + OpenSubtitles + WMT News Crawl) (Explosion) |
許可證 | CC BY-SA 4.0 |
作者 | Explosion |
🔧 技術細節
任務評估結果
任務 | 指標 | 值 |
---|---|---|
NER | NER Precision | 0.8309481216 |
NER | NER Recall | 0.8294642857 |
NER | NER F Score | 0.8302055407 |
TAG | TAG (XPOS) Accuracy | 0.9217400961 |
POS | POS (UPOS) Accuracy | 0.9759146596 |
MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | 0.9267547757 |
LEMMA | Lemma Accuracy | 0.9287546545 |
UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | 0.8661791243 |
LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | 0.8015566665 |
SENTS | Sentences F-Score | 0.9454545455 |
標籤方案
查看標籤方案(4個組件共1518個標籤)
組件 | 標籤 |
---|---|
tagger |
Agcfpay , Agcfpdy , Agcfpgy , Agcfpiy , Agcfply , Agcfpny , Agcfsay , Agcfsdy , Agcfsgy , Agcfsiy , Agcfsly , Agcfsny , Agcmpay , Agcmpgy , Agcmpiy , Agcmpny , Agcmsany , Agcmsay , Agcmsayn , Agcmsdy , Agcmsgy , Agcmsiy , Agcmsly , Agcmsny , Agcnpay , Agcnpdy , Agcnpgy , Agcnpny , Agcnsay , Agcnsdy , Agcnsgy , Agcnsiy , Agcnsly , Agcnsny , Agpfpay , Agpfpdy , Agpfpgy , Agpfpiy , Agpfply , Agpfpny , Agpfsay , Agpfsdy , Agpfsgy , Agpfsin , Agpfsiy , Agpfsly , Agpfsny , Agpfsvy , Agpmpay , Agpmpdy , Agpmpgy , Agpmpiy , Agpmply , Agpmpny , Agpmsan , Agpmsann , Agpmsany , Agpmsay , Agpmsayn , Agpmsayy , Agpmsdy , Agpmsgn , Agpmsgy , Agpmsiy , Agpmsln , Agpmsly , Agpmsnn , Agpmsny , Agpmsvy , Agpnpay , Agpnpdy , Agpnpgy , Agpnpiy , Agpnply , Agpnpny , Agpnsay , Agpnsdy , Agpnsgn , Agpnsgy , Agpnsiy , Agpnsln , Agpnsly , Agpnsny , Agsfpay , Agsfpdy , Agsfpgy , Agsfpiy , Agsfply , Agsfpny , Agsfsay , Agsfsdy , Agsfsgy , Agsfsiy , Agsfsly , Agsfsny , Agsmpay , Agsmpdy , Agsmpgy , Agsmpiy , Agsmply , Agsmpny , Agsmsany , Agsmsayn , Agsmsayy , Agsmsdy , Agsmsgy , Agsmsiy , Agsmsly , Agsmsny , Agsnpay , Agsnpgy , Agsnply , Agsnpny , Agsnsay , Agsnsdy , Agsnsgy , Agsnsiy , Agsnsly , Agsnsny , Appfpay , Appfpdy , Appfpgy , Appfpiy , Appfply , Appfpny , Appfsay , Appfsgy , Appfsiy , Appfsly , Appfsny , Appmpay , Appmpdy , Appmpgy , Appmpiy , Appmply , Appmpny , Appmsann , Appmsany , Appmsayn , Appmsayy , Appmsdy , Appmsgn , Appmsgy , Appmsiy , Appmsly , Appmsnn , Appmsny , Appnpay , Appnpdy , Appnpgy , Appnpiy , Appnply , Appnpny , Appnsay , Appnsgy , Appnsly , Appnsny , Aspfpay , Aspfpgy , Aspfpiy , Aspfply , Aspfpny , Aspfsay , Aspfsdy , Aspfsgy , Aspfsly , Aspfsny , Aspmpay , Aspmpgy , Aspmply , Aspmpny , Aspmsayn , Aspmsayy , Aspmsdn , Aspmsdy , Aspmsgn , Aspmsgy , Aspmsiy , Aspmsln , Aspmsly , Aspmsnn , Aspnpay , Aspnpgy , Aspnpny , Aspnsay , Aspnsgn , Aspnsgy , Aspnsln , Aspnsly , Aspnsny , Cc , Cs , I , Mdc , Mdm , Mdo , Mds , Mlc , Mlc--g , Mlc--i , Mlc--l , Mlcf-a , Mlcf-d , Mlcf-g , Mlcf-n , Mlcfsa , Mlcfsd , Mlcfsg , Mlcfsi , Mlcfsl , Mlcfsn , Mlcm-a , Mlcm-g , Mlcm-l , Mlcm-n , Mlcmpn , Mlcmsan , Mlcmsay , Mlcmsg , Mlcmsi , Mlcmsl , Mlcmsn , Mlcn-n , Mlcnsa , Mlcnsg , Mlcnsn , Mlofpa , Mlofpd , Mlofpg , Mlofpi , Mlofpl , Mlofpn , Mlofsa , Mlofsd , Mlofsg , Mlofsi , Mlofsl , Mlofsn , Mlompa , Mlompd , Mlompg , Mlompi , Mlompl , Mlompn , Mlomsan , Mlomsay , Mlomsd , Mlomsg , Mlomsi , Mlomsl , Mlomsn , Mlonpa , Mlonpg , Mlonpl , Mlonpn , Mlonsa , Mlonsd , Mlonsg , Mlonsi , Mlonsl , Mlonsn , Mls , Mlsf-a , Mlsf-g , Mlsf-i , Mlsf-l , Mlsf-n , Mlsm-a , Mlsm-g , Mlsm-l , Mlsm-n , Mlsmpn , Mlsn-n , Mrc , Mro , Ncfpa , Ncfpd , Ncfpg , Ncfpi , Ncfpl , Ncfpn , Ncfpv , Ncfsa , Ncfsd , Ncfsg , Ncfsi , Ncfsl , Ncfsn , Ncfsv , Ncmpa , Ncmpd , Ncmpg , Ncmpi , Ncmpl , Ncmpn , Ncmpv , Ncmsan , Ncmsay , Ncmsd , Ncmsg , Ncmsi , Ncmsl , Ncmsn , Ncmsv , Ncnpa , Ncnpd , Ncnpg , Ncnpi , Ncnpl , Ncnpn , Ncnsa , Ncnsd , Ncnsg , Ncnsi , Ncnsl , Ncnsn , Ncnsv , Npfpa , Npfpg , Npfpl , Npfpn , Npfsa , Npfsd , Npfsg , Npfsi , Npfsl , Npfsn , Npmpa , Npmpd , Npmpg , Npmpi , Npmpl , Npmpn , Npmsan , Npmsay , Npmsd , Npmsg , Npmsi , Npmsl , Npmsn , Npmsv , Npnpg , Npnpn , Npnsa , Npnsd , Npnsg , Npnsi , Npnsl , Npnsn , Pd-fpa , Pd-fpd , Pd-fpg , Pd-fpi , Pd-fpl , Pd-fpn , Pd-fsa , Pd-fsd , Pd-fsg , Pd-fsi , Pd-fsl , Pd-fsn , Pd-mpa , Pd-mpd , Pd-mpg , Pd-mpi , Pd-mpl , Pd-mpn , Pd-msan , Pd-msay , Pd-msd , Pd-msg , Pd-msi , Pd-msl , Pd-msn , Pd-npa , Pd-npg , Pd-npi , Pd-npn , Pd-nsa , Pd-nsd , Pd-nsg , Pd-nsi , Pd-nsl , Pd-nsn , Pi-fpa , Pi-fpd , Pi-fpg , Pi-fpi , Pi-fpl , Pi-fpn , Pi-fsa , Pi-fsd , Pi-fsg , Pi-fsi , Pi-fsl , Pi-fsn , Pi-mpa , Pi-mpd , Pi-mpg , Pi-mpi , Pi-mpl , Pi-mpn , Pi-msan , Pi-msay , Pi-msd , Pi-msg , Pi-msi , Pi-msl , Pi-msn , Pi-npa , Pi-npd , Pi-npg , Pi-npi , Pi-npl , Pi-npn , Pi-nsa , Pi-nsd , Pi-nsg , Pi-nsi , Pi-nsl , Pi-nsn , Pi3m-a , Pi3m-d , Pi3m-g , Pi3m-i , Pi3m-n , Pi3n-a , Pi3n-d , Pi3n-g , Pi3n-i , Pi3n-l , Pi3n-n , Pp1-pa , Pp1-pd , Pp1-pg , Pp1-pi , Pp1-pl , Pp1-pn , Pp1-sa , Pp1-sd , Pp1-sg , Pp1-si , Pp1-sl , Pp1-sn , Pp2-pa , Pp2-pd , Pp2-pl , Pp2-pn , Pp2-sa , Pp2-sd , Pp2-sg , Pp2-sl , Pp2-sn , Pp3-pa , Pp3-pd , Pp3-pg , Pp3-pi , Pp3-pl , Pp3fpn , Pp3fsa , Pp3fsd , Pp3fsg , Pp3fsi , Pp3fsl , Pp3fsn , Pp3mpn , Pp3msa , Pp3msd , Pp3msg , Pp3msi , Pp3msl , Pp3msn , Pp3npn , Pp3nsa , Pp3nsi , Pp3nsn , Pq-fpa , Pq-fpn , Pq-fsa , Pq-fsi , Pq-fsl , Pq-fsn , Pq-mpn , Pq-msn , Pq-nsn , Pq3m-d , Pq3m-n , Pq3n-a , Pq3n-l , Pq3n-n , Ps1fpa , Ps1fpg , Ps1fpl , Ps1fpn , Ps1fsa , Ps1fsd , Ps1fsg , Ps1fsi , Ps1fsl , Ps1fsn , (截斷:完整列表見管道元數據) |
morphologizer |
Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Loc|POS=ADP , Case=Loc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PROPN , Case=Ins|POS=ADP , Case=Ins|Gender=Neut|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PROPN , Degree=Pos|POS=ADV , Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin , Animacy=Inan|Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Loc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Gen|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Gen|Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN , POS=PUNCT , POS=PART , Case=Loc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN , POS=SCONJ , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN , Case=Acc|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN , Case=Acc|POS=PRON|PronType=Prs|Reflex=Yes , Case=Gen|Gender=Neut|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Gen|Gender=Neut|Number=Sing|Number[psor]=Plur|POS=DET|Person=3|Poss=Yes|PronType=Prs , POS=CCONJ , Case=Gen|POS=ADP , Case=Dat|Gender=Neut|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Gen|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN , Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin , Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind , Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN , POS=VERB|VerbForm=Inf , Case=Acc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Acc|Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN , Case=Nom|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ , POS=PART|Polarity=Neg , Case=Acc|Gender=Neut|POS=PRON|PronType=Neg , Case=Ins|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN , Degree=Pos|POS=ADV|PronType=Dem , Degree=Cmp|POS=ADV , Case=Acc|POS=ADP , Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN , Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin , Case=Nom|Gender=Masc|NumType=Card|Number=Sing|POS=NUM , Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem , Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=DET|Person=1|Poss=Yes|PronType=Prs , Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act , Case=Loc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Nom|Number=Sing|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs , NumType=Ord|POS=ADJ , Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin , Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin , Case=Acc|Number=Plur|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Nom|Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN , Gender=Fem|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act , Animacy=Inan|Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Prs|Reflex=Yes , Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem , Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Polarity=Neg|Tense=Pres|VerbForm=Fin , Gender=Neut|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act , Case=Loc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind , Case=Loc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADJ|VerbForm=Part|Voice=Pass , Case=Gen|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem , Case=Nom|Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Int,Rel , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Nom|Gender=Neut|POS=PRON|PronType=Int,Rel , Case=Gen|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Acc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=NOUN , Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin , Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Sing|POS=ADJ , Gender=Fem|Number=Plur|POS=AUX|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act , NumType=Card|POS=NUM , Case=Gen|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ|VerbForm=Part|Voice=Pass , Case=Acc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Int,Rel , Gender=Fem|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act , Case=Loc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Loc|Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN , Case=Gen|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Sing|POS=ADJ , Animacy=Inan|Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN , Case=Acc|Definite=Def|Degree=Cmp|Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem , Gender=Masc|Number=Sing|POS=AUX|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act , Case=Nom|Definite=Ind|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ|VerbForm=Part|Voice=Pass , Animacy=Inan|Case=Acc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Acc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN , Case=Loc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ , Degree=Pos|POS=ADV|PronType=Int,Rel , Gender=Neut|Number=Sing|POS=AUX|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act , Case=Loc|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN , Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=DET|PronType=Int,Rel , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Plur|POS=ADJ|VerbForm=Part|Voice=Pass , Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem , Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN , Case=Gen|Number=Plur|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs , Case=Gen|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Sing|POS=ADJ|VerbForm=Part|Voice=Pass , Mood=Cnd|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Cmp|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ , Gender=Masc|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act , Case=Gen|Definite=Def|Degree=Cmp|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ , Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Polarity=Neg|Tense=Pres|VerbForm=Fin , Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Int,Rel , Case=Acc|Definite=Def|Degree=Cmp|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem , Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Int,Rel , Case=Nom|Definite=Ind|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Loc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Int,Rel , Case=Dat|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN , Case=Loc|Gender=Neut|Gender[psor]=Masc,Neut|Number=Plur|Number[psor]=Sing|POS=DET|Person=3|Poss=Yes|PronType=Prs , Case=Loc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Dat|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Dat|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Acc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ , Mood=Cnd|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin , Case=Loc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem , POS=X , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ|VerbForm=Part|Voice=Pass , Case=Loc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem , Case=Loc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Int,Rel , Case=Loc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN , Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Tot , Case=Acc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Tot , Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Int,Rel , Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|Number[psor]=Plur|POS=DET|Person=3|Poss=Yes|PronType=Prs , Animacy=Anim|Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN , Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ|VerbForm=Part|Voice=Pass , Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Int,Rel , Case=Nom|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Int,Rel , Case=Gen|Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Prs|Reflex=Yes , Case=Loc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN , Case=Acc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Int,Rel , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ|Poss=Yes , Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin , Case=Acc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ , Animacy=Inan|Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Int,Rel , Case=Loc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Prs|Reflex=Yes , Case=Acc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Loc|Definite=Def|Degree=Sup|Gender=Neut|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Gen|Definite=Def|Degree=Sup|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ , Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin , Case=Loc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem , Case=Loc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Ins|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Ins|Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN , Case=Dat|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN , Case=Nom|Definite=Ind|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ|Poss=Yes , Case=Gen|Gender=Neut|Gender[psor]=Masc,Neut|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=DET|Person=3|Poss=Yes|PronType=Prs , Case=Ins|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN , Animacy=Anim|Case=Acc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ , Animacy=Anim|Case=Acc|Gender=Masc|NumType=Card|Number=Sing|POS=NUM , Animacy=Anim|Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Nom|Number=Plur|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs , Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin , POS=AUX|VerbForm=Inf , Case=Loc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN , Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem , Case=Ins|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN , Gender=Fem|Number=Sing|POS=AUX|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act , Case=Ins|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs , Case=Ins|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Ins|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN , Degree=Pos|POS=ADV|PronType=Ind , Animacy=Inan|Case=Acc|Definite=Ind|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Acc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ|Poss=Yes , Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs , Degree=Pos|POS=ADV|PronType=Neg , Animacy=Inan|Case=Acc|Gender=Masc|NumType=Card|Number=Sing|POS=NUM , Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN , Case=Dat|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN , Case=Acc|Gender=Neut|Gender[psor]=Masc,Neut|Number=Plur|Number[psor]=Sing|POS=DET|Person=3|Poss=Yes|PronType=Prs , Case=Dat|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN , Case=Acc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem , Case=Nom|Gender=Fem|Gender[psor]=Masc,Neut|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=DET|Person=3|Poss=Yes|PronType=Prs , Case=Ins|Definite=Def|Degree=Cmp|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Acc|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs , Case=Dat|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ , Case=Dat|Number=Plur|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs , Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs , Case=Acc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Prs|Reflex=Yes , Case=Nom|Definite=Def|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Plur|POS=ADJ , Case=Loc|Gender=Neut|Number=Plur|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Prs|Reflex=Yes , Case=Nom|Gender=Masc|POS=PRON|PronType=Neg , Case=Gen|Defini |
📄 許可證
本模型採用 CC BY-SA 4.0
許可證。詳細信息請參考相關許可證文檔。
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

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

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
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

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

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

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
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

P
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

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

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

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