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TW
Es Anonimization Core Lg
模型概述
該模型用於識別拉丁美洲西班牙語和加泰羅尼亞語用戶生成的純文本中的敏感數據，並最終對檢測到的數據進行匿名處理。
模型特點
多語言支持
支持加泰羅尼亞語和西班牙語兩種語言的敏感信息匿名化處理。
多種實體檢測
能夠檢測出多種類型的實體，包括電子郵件、金融信息、身份信息等。
無縫集成
可與BSC的AnonymizationPipeline無縫集成，方便在實際項目中使用。
模型能力
敏感信息檢測
文本匿名化
多語言處理
使用案例
數據隱私保護
用戶數據匿名化
對用戶生成的文本數據進行敏感信息檢測和匿名化處理。
保護用戶隱私，符合數據保護法規要求。
🚀 ca_anonimization_core_lg模型
這是一個基於Spacy的多語言（加泰羅尼亞語與西班牙語）匿名化模型，可與巴塞羅那超級計算中心（BSC）的AnonymizationPipeline結合使用。該模型可用於識別拉丁美洲西班牙語和加泰羅尼亞語用戶生成的純文本中的敏感數據，並最終對檢測到的數據進行匿名處理。
🚀 快速開始
此模型並非獨立運行的模型，需配合 AnonymizationPipeline 使用。
安裝方法
pip install https://huggingface.co/PlanTL-GOB-ES/es_anonimization_core_lg/resolve/main/es_anonimization_core_lg-any-py3-none-any.whl
✨ 主要特性
- 多語言支持：支持加泰羅尼亞語和西班牙語兩種語言的敏感信息匿名化處理。
- 實體檢測：能夠檢測出多種類型的實體，包括
EMAIL（電子郵件）、FINANCIAL（金融信息）、ID（身份信息）等。 - 集成使用：可與BSC的AnonymizationPipeline無縫集成，方便在實際項目中使用。
📚 詳細文檔
模型信息
| 屬性 | 詳情 |
|---|---|
| 模型類型 | ca_anonimization_core_lg |
| 版本 | 1.0.0 |
| spaCy版本要求 | >=3.2.3,<4.0.0 |
| 默認管道 | tok2vec, morphologizer, parser, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 組件 | tok2vec, morphologizer, parser, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 向量 | 500000個鍵，500000個唯一向量（300維） |
| 來源 | n/a |
| 許可證 | MIT |
| 作者 | Joaquin Silveira |
標籤方案
查看標籤方案（3個組件共322個標籤）
| 組件 | 標籤 |
|---|---|
morphologizer |
Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, POS=PROPN, POS=PUNCT|PunctSide=Ini|PunctType=Brck, POS=PUNCT|PunctSide=Fin|PunctType=Brck, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, POS=ADP, NumType=Card|Number=Plur|POS=NUM, Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Number=Sing|POS=ADJ, POS=CCONJ, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Ind, NumForm=Digit|NumType=Card|POS=NUM, NumForm=Digit|POS=NOUN, Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ, POS=PUNCT|PunctType=Comm, POS=AUX|VerbForm=Inf, Case=Acc,Dat|POS=PRON|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, POS=PRON|PronType=Rel, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|Person=3|Poss=Yes|PronType=Prs, 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Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, Mood=Sub|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Fut|VerbForm=Fin, Gender=Masc|NumType=Card|Number=Sing|POS=NUM, Mood=Sub|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Number=Sing|POS=DET|PronType=Ind, POS=PUNCT, Number=Sing|POS=DET|PronType=Rel, Case=Gen|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Gender=Fem|NumType=Card|Number=Plur|POS=NUM, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, POS=DET|PronType=Ind, POS=AUX, Case=Acc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Case=Acc,Dat|Number=Plur|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs, Degree=Cmp|Number=Sing|POS=ADJ, Number=Sing|POS=VERB, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Ind, Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, 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POS=AUX|VerbForm=Ger, Gender=Fem|Number=Plur|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Mood=Imp|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|VerbForm=Fin, Number=Plur|POS=PRON|PronType=Ind, Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Dem, Case=Acc,Dat|Number=Sing|POS=PRON|Person=2|Polite=Infm|PrepCase=Npr|PronType=Prs, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Int, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, NumForm=Digit|NumType=Frac|POS=NUM, POS=VERB, Gender=Fem|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Dem, Gender=Fem|POS=NOUN, Case=Acc,Dat|Number=Sing|POS=PRON|Person=1|PrepCase=Npr|PronType=Prs, Mood=Sub|Number=Plur|POS=VERB|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=2|Tense=Fut|VerbForm=Fin, Mood=Sub|Number=Plur|POS=AUX|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Mood=Sub|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Number=Plur|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, 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Number=Plur|POS=PRON|Person=2|Polite=Form|PronType=Prs, Mood=Sub|POS=AUX|Person=1|Tense=Imp|VerbForm=Fin, POS=PUNCT|PunctSide=Ini|PunctType=Comm, POS=PUNCT|PunctSide=Fin|PunctType=Comm, Number=Plur|POS=PRON|Person=2|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc,Dat|Number=Plur|POS=PRON|Person=2|PronType=Prs, Mood=Cnd|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|VerbForm=Fin, Mood=Cnd|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|VerbForm=Fin, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=1|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Plur|Number[psor]=Sing|POS=DET|Person=1|Poss=Yes|PronType=Prs, Definite=Ind|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Number=Sing|POS=PRON|Person=2|Polite=Form|PronType=Prs, Gender=Masc|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=DET|Person=1|Poss=Yes|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|Tense=Imp|VerbForm=Fin, POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part, Mood=Imp|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|VerbForm=Fin, Case=Nom|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, 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Gender=Masc|Number=Plur|Number[psor]=Sing|POS=DET|Person=2|Poss=Yes|PronType=Prs, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN, Mood=Sub|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Definite=Def|Foreign=Yes|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Foreign=Yes|POS=VERB, Foreign=Yes|POS=ADJ, Foreign=Yes|POS=DET, Foreign=Yes|POS=ADV, POS=PUNCT|PunctSide=Fin|Punta d'aignctType=Brck, Degree=Cmp|POS=ADJ, AdvType=Tim|POS=SYM, Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=2|Tense=Fut|VerbForm=Fin |
parser |
ROOT, acl, advcl, advmod, amod, appos, aux, case, cc, ccomp, compound, conj, cop, csubj, dep, det, expl:pass, fixed, flat, iobj, mark, nmod, nsubj, nummod, obj, obl, parataxis, punct, xcomp |
ner |
EMAIL, FINANCIAL, ID, LOC, MISC, ORG, PER, TELEPHONE, VEHICLE, ZIP |
準確率
| 類型 | 得分 |
|---|---|
ENTS_F |
69.12 |
ENTS_P |
74.60 |
ENTS_R |
64.38 |
NER_LOSS |
26573.78 |
📄 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
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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