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ZH
Hu Core News Trf
模型简介
基于huBERT的匈牙利语自然语言处理模型，提供词性标注、命名实体识别、依存分析等完整NLP功能
模型特点
多任务处理能力
单一模型集成词性标注、命名实体识别、依存分析等多种NLP任务
高精度性能
在NER任务上F值达0.917，词性标注准确率达0.982
基于transformer架构
采用huBERT基础模型，提供更强大的上下文理解能力
全面形态分析
支持匈牙利语复杂的形态特征分析，准确率达0.966
模型能力
词性标注
命名实体识别
依存句法分析
词形还原
句子切分
形态分析
使用案例
文本分析
匈牙利语文本处理
对匈牙利语文本进行语法分析和结构解析
准确识别词性、实体和句法关系
信息提取
匈牙利语实体识别
从匈牙利语文本中提取人名、地名等命名实体
NER F值达0.917
🚀 hu_core_news_trf模型
hu_core_news_trf是用于HuSpaCy的匈牙利语Transformer管道，它包含了多个组件，可用于词性标注、命名实体识别等多种自然语言处理任务，为匈牙利语的文本处理提供了强大的支持。
✨ 主要特性
- 支持多种自然语言处理任务，如NER、TAG、POS、MORPH、LEMMA、UNLABELED_DEPENDENCIES、LABELED_DEPENDENCIES和SENTS等。
- 提供了详细的标签方案，涵盖了多个组件的1217个标签。
📚 详细文档
模型信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 模型类型 | hu_core_news_trf |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy 版本要求 | >=3.7.0,<3.8.0 |
| 默认管道 | transformer, senter, tagger, morphologizer, lookup_lemmatizer, trainable_lemmatizer, experimental_arc_predicter, experimental_arc_labeler, ner |
| 组件 | transformer, senter, tagger, morphologizer, lookup_lemmatizer, trainable_lemmatizer, experimental_arc_predicter, experimental_arc_labeler, ner |
| 向量 | 0 keys, 0 unique vectors (0 dimensions) |
| 训练数据来源 | UD Hungarian Szeged (Richárd Farkas, Katalin Simkó, Zsolt Szántó, Viktor Varga, Veronika Vincze (MTA - SZTE Research Group on Artificial Intelligence)) NYTK - NerKor Corpus (Eszter Simon, Noémi Vadász (Department of Language Technology and Applied Linguistics)) [Szeged NER Corpus](https://rgai.inf.u - szeged.hu/node/130) (György Szarvas, Richárd Farkas, László Felföldi, András Kocsor, János Csirik (MTA - SZTE Research Group on Artificial Intelligence)) huBERT base model (cased) (Dávid Márk Nemeskey (SZTAKI - HLT)) |
| 许可证 | cc-by-sa-4.0 |
| 作者 | SzegedAI, MILAB |
评估指标
| 任务名称 | 指标名称 | 指标类型 | 指标值 |
|---|---|---|---|
| NER | NER Precision | precision | 0.9119332986 |
| NER | NER Recall | recall | 0.9229957806 |
| NER | NER F Score | f_score | 0.9174311927 |
| TAG | TAG (XPOS) Accuracy | accuracy | 0.9823906594 |
| POS | POS (UPOS) Accuracy | accuracy | 0.9820078476 |
| MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | accuracy | 0.9658340511 |
| LEMMA | Lemma Accuracy | accuracy | 0.9861257296 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | f_score | 0.9000861326 |
| LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | f_score | 0.8568421053 |
| SENTS | Sentences F - Score | f_score | 0.9899888765 |
标签方案
查看标签方案（4个组件的1217个标签）
| 组件 | 标签 |
|---|---|
tagger |
ADJ, ADP, ADV, AUX, CCONJ, DET, INTJ, NOUN, NUM, PART, PRON, PROPN, PUNCT, SCONJ, SYM, VERB, X |
morphologizer |
Definite=Def|POS=DET|PronType=Art, Case=Ine|Number=Sing|POS=NOUN, POS=ADV, Case=Nom|NumType=Card|Number=Sing|POS=NUM, Case=Nom|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=NOUN|Person[psor]=3, Case=Nom|Number=Sing|POS=ADJ|VerbForm=PartPres, Case=Nom|Degree=Pos|Number=Sing|POS=ADJ, Case=Nom|Number=Sing|POS=NOUN, Definite=Ind|POS=DET|PronType=Tot, Case=Ade|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Degree=Cmp|Number=Sing|POS=ADJ, POS=PUNCT, Case=Nom|Number=Sing|POS=DET|Person=3|PronType=Dem, Case=Acc|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=NOUN|Person[psor]=3, Definite=Ind|POS=DET|PronType=Ind, Definite=Def|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin|Voice=Act, POS=ADP, POS=CCONJ, Case=Del|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Gen|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Dem, Case=Sbl|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Number=Sing|POS=ADJ|VerbForm=PartPast, Case=Del|Number=Plur|Number[psor]=Sing|POS=NOUN|Person[psor]=3, Case=Nom|Number=Sing|POS=PROPN, 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📄 许可证
本项目采用 cc-by-sa-4.0 许可证。
Indonesian Roberta Base Posp Tagger
MIT
这是一个基于印尼语RoBERTa模型微调的词性标注模型，在indonlu数据集上训练，用于印尼语文本的词性标注任务。
序列标注
Transformers 其他
Transformers 其他I
w11wo
2.2M
7
Bert Base NER
MIT
基于BERT微调的命名实体识别模型，可识别四类实体：地点(LOC)、组织机构(ORG)、人名(PER)和杂项(MISC)
序列标注 英语
B
dslim
1.8M
592
Deid Roberta I2b2
MIT
该模型是基于RoBERTa微调的序列标注模型，用于识别和移除医疗记录中的受保护健康信息(PHI/PII)。
序列标注 Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言D
obi
1.1M
33
Ner English Fast
Flair自带的英文快速4类命名实体识别模型，基于Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在CoNLL-03数据集上达到92.92的F1分数。
序列标注
PyTorch 英语
PyTorch 英语N
flair
978.01k
24
French Camembert Postag Model
基于Camembert-base的法语词性标注模型，使用free-french-treebank数据集训练
序列标注 Transformers 法语
Transformers 法语F
gilf
950.03k
9
Xlm Roberta Large Ner Spanish
基于XLM-Roberta-large架构微调的西班牙语命名实体识别模型，在CoNLL-2002数据集上表现优异。
序列标注 Transformers 西班牙语
Transformers 西班牙语X
MMG
767.35k
29
Nusabert Ner V1.3
MIT
基于NusaBert-v1.3在印尼语NER任务上微调的命名实体识别模型
序列标注 Transformers 其他
Transformers 其他N
cahya
759.09k
3
Ner English Large
Flair框架内置的英文4类大型NER模型，基于文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，在CoNLL-03数据集上F1分数达94.36。
序列标注 PyTorch 英语
PyTorch 英语N
flair
749.04k
44
Punctuate All
MIT
基于xlm-roberta-base微调的多语言标点符号预测模型，支持12种欧洲语言的标点符号自动补全
序列标注 Transformers
TransformersP
kredor
728.70k
20
Xlm Roberta Ner Japanese
MIT
基于xlm-roberta-base微调的日语命名实体识别模型
序列标注 Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言X
tsmatz
630.71k
25
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型 Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98