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ZH
Pt Core News Sm
模型简介
这是一个葡萄牙语的自然语言处理模型，主要用于文本的标记分类任务，如词性标注、命名实体识别、依存分析等。
模型特点
CPU优化
专门为CPU使用场景优化的处理流程
全面NLP功能
提供从标记化到命名实体识别的完整NLP处理能力
高精度词形还原
词形还原准确率达到96.76%
多任务支持
同时支持词性标注、依存分析、命名实体识别等多种任务
模型能力
命名实体识别
词性标注
形态分析
词形还原
依存分析
句子分割
使用案例
文本处理
葡萄牙语文档分析
对葡萄牙语文档进行词性标注和命名实体识别
NER F1分数0.88，POS准确率0.96
葡萄牙语语法分析
分析葡萄牙语句子的依存关系
LAS分数0.84，UAS分数0.89
信息提取
葡萄牙语实体识别
从葡萄牙语文本中提取人名、地名等实体
NER精确率0.88，召回率0.88
🚀 pt_core_news_sm 葡萄牙语语言模型
pt_core_news_sm 是一个针对 CPU 进行优化的葡萄牙语处理管道模型，可用于词性标注、命名实体识别、形态分析等多种自然语言处理任务，为葡萄牙语的文本处理提供了高效且准确的解决方案。
✨ 主要特性
- 多任务支持：支持命名实体识别（NER）、词性标注（POS）、形态分析（MORPH）、词形还原（LEMMA）等多种任务。
- 高精度表现：在各项任务中均取得了较高的准确率，如 NER 的 F 分数达到 0.8797521271，POS 的准确率达到 0.9624052702。
- 丰富的标签体系：提供了详细的标签方案，涵盖了多种词性和形态特征。
📚 详细文档
模型信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 模型类型 | 葡萄牙语处理管道模型 |
| 训练数据 | UD Portuguese Bosque v2.8 (Rademaker, Alexandre; Freitas, Cláudia; de Souza, Elvis; Silveira, Aline; Cavalcanti, Tatiana; Evelyn, Wograine; Rocha, Luisa; Soares-Bastos, Isabela; Bick, Eckhard; Chalub, Fabricio; Paulino-Passos, Guilherme; Real, Livy; de Paiva, Valeria; Zeman, Daniel; Popel, Martin; Mareček, David; Silveira, Natalia; Martins, André) WikiNER (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran) |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy 版本要求 | >=3.7.0,<3.8.0 |
| 默认管道 | tok2vec, morphologizer, parser, lemmatizer, attribute_ruler, ner |
| 组件 | tok2vec, morphologizer, parser, lemmatizer, senter, attribute_ruler, ner |
| 向量 | 0 个键，0 个唯一向量（0 维） |
| 许可证 | CC BY-SA 4.0 |
| 作者 | Explosion |
任务结果
| 任务名称 | 任务类型 | 指标名称 | 指标类型 | 指标值 |
|---|---|---|---|---|
| NER | 标记分类 | NER Precision | 精确率 | 0.8794147723 |
| NER | 标记分类 | NER Recall | 召回率 | 0.8800897408 |
| NER | 标记分类 | NER F Score | F 分数 | 0.8797521271 |
| TAG | 标记分类 | TAG (XPOS) Accuracy | 准确率 | 0.8880083214 |
| POS | 标记分类 | POS (UPOS) Accuracy | 准确率 | 0.9624052702 |
| MORPH | 标记分类 | Morph (UFeats) Accuracy | 准确率 | 0.947102526 |
| LEMMA | 标记分类 | Lemma Accuracy | 准确率 | 0.9675598039 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | 标记分类 | Unlabeled Attachment Score (UAS) | F 分数 | 0.8891065154 |
| LABELED_DEPENDENCIES | 标记分类 | Labeled Attachment Score (LAS) | F 分数 | 0.8444034795 |
| SENTS | 标记分类 | Sentences F-Score | F 分数 | 0.9277043528 |
标签方案
查看标签方案（3 个组件共 590 个标签）
| 组件 | 标签 |
|---|---|
morphologizer |
Definite=Ind|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Number=Sing|POS=PROPN, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Definite=Def|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, POS=PUNCT, NumType=Card|POS=NUM, POS=ADV, Gender=Fem|Number=Plur|POS=ADJ, Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN, Gender=Fem|Number=Sing|POS=VERB|VerbForm=Part, POS=ADP, POS=PRON|PronType=Rel, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, POS=SCONJ, POS=VERB|VerbForm=Inf, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ, POS=CCONJ, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Definite=Ind|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Ind, Mood=Sub|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Rel, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, POS=ADV|Polarity=Neg, Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, POS=X, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Dem, Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Tot, Case=Acc|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Number=Sing|POS=CCONJ, Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|VerbForm=Part, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, 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Case=Dat|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Neg, Mood=Sub|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Case=Dat|Gender=Masc|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|PronType=Prs|VerbForm=Ger, NumType=Card|POS=DET, Number=Plur|POS=VERB|Person=1|VerbForm=Inf, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Int, Mood=Cnd|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|VerbForm=Fin, Gender=Masc|POS=ADJ, POS=NOUN, POS=AUX|VerbForm=Ger, Case=Dat|Mood=Ind|Number=Plur,Sing|POS=VERB|Person=1,3|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Fin, Case=Acc|Mood=Ind|Number=Plur,Sing|POS=VERB|Person=1,3|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=1|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Fin, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|PronType=Prs|VerbForm=Inf, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=2|PronType=Prs, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Dat|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=SCONJ|PronType=Art, Case=Acc|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|PronType=Prs|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Mood=Sub|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Fut|VerbForm=Fin, Case=Dat|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET, Case=Acc|Gender=Fem|Mood=Ind|Number=Plur,Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Past|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|VerbForm=Fin, Case=Dat|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Plur,Sing|POS=VERB|Person=3|PronType=Prs|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Case=Dat|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Emp, POS=PRON|PronType=Prs, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET, 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📄 许可证
本模型采用 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