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Ro Core News Lg
模型简介
spaCy提供的大型罗马尼亚语处理模型，支持词性标注、依存分析、命名实体识别等自然语言处理任务，针对CPU使用进行了优化
模型特点
CPU优化
专门针对CPU使用场景优化的处理流程，适合资源有限的环境
全面NLP组件
包含标记分类、依存分析、命名实体识别、词形还原等完整自然语言处理功能
高质量向量
包含500000个唯一向量（300维），提供丰富的语义表示
模型能力
词性标注
依存分析
命名实体识别
词形还原
句子分割
形态特征分析
使用案例
文本分析
罗马尼亚语文本处理
对罗马尼亚语文本进行词性标注、依存分析等基础NLP处理
准确率：词性标注93.95%，命名实体识别F1值76.11%
信息提取
从罗马尼亚语文本中提取命名实体（人物、地点、组织等）
支持16种实体类型识别
语言学研究
形态分析
分析罗马尼亚语词汇的形态特征
形态特征准确率95.00%
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