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ZH
Es Core News Md
spaCy提供的西班牙语中等规模NLP处理流程，针对CPU优化，包含完整的语言处理组件
下载量 447
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
这是一个西班牙语的中等规模自然语言处理模型，包含分词、词性标注、依存分析、命名实体识别等完整NLP功能，针对CPU使用进行了优化。
模型特点
CPU优化
专门针对CPU使用场景进行了优化，适合在没有GPU的环境中运行
完整NLP组件
包含从分词到命名实体识别的完整自然语言处理流程
预训练词向量
包含20000个300维的词向量，覆盖500000个词汇
高精度
在NER任务上F值达到0.89，词性标注准确率超过0.96
模型能力
文本分词
词性标注
依存句法分析
命名实体识别
词形还原
句子分割
形态分析
使用案例
文本处理
西班牙语文本分析
对西班牙语文本进行语法分析和结构理解
可准确识别词性、句法关系和命名实体
信息提取
从西班牙语文本中提取关键信息
可识别文本中的人名、地名、组织名等实体
语言学习
西班牙语学习辅助
分析西班牙语句子的语法结构
帮助学习者理解句子成分和语法关系
🚀 es_core_news_md 西班牙语模型
es_core_news_md 是一个针对 CPU 进行优化的西班牙语处理管道模型。它集成了多种自然语言处理组件，可用于词性标注、命名实体识别、形态分析等任务，在多个任务上都取得了不错的性能。
🚀 快速开始
你可以通过以下链接查看该模型的详细信息：Details
✨ 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）等多种自然语言处理任务。
- 高性能表现：在各项任务的评估指标上都有较好的表现，如 NER 任务的 F 分数达到了 0.8938116045，POS 任务的准确率达到了 0.9848174063。
- 丰富的标签体系：为不同的组件提供了详细的标签体系，涵盖了 468 个标签，适用于 3 个组件。
📚 详细文档
模型指标
| 任务名称 | 指标名称 | 指标类型 | 指标值 |
|---|---|---|---|
| NER | NER Precision | precision | 0.8925237438 |
| NER | NER Recall | recall | 0.8951031872 |
| NER | NER F Score | f_score | 0.8938116045 |
| TAG | TAG (XPOS) Accuracy | accuracy | 0.9610850187 |
| POS | POS (UPOS) Accuracy | accuracy | 0.9848174063 |
| MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | accuracy | 0.9802342746 |
| LEMMA | Lemma Accuracy | accuracy | 0.964971968 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | f_score | 0.9125758682 |
| LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | f_score | 0.8800383563 |
| SENTS | Sentences F-Score | f_score | 0.9880453102 |
模型信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 模型名称 | es_core_news_md |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy 版本要求 | >=3.7.0,<3.8.0 |
| 默认管道 | tok2vec, morphologizer, parser, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 组件 | tok2vec, morphologizer, parser, senter, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 向量 | 500000 个键，20000 个唯一向量（300 维） |
| 数据源 | UD Spanish AnCora v2.8 (Martínez Alonso, Héctor; Zeman, Daniel) WikiNER (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran) spaCy lookups data (Explosion) Explosion fastText Vectors (cbow, OSCAR Common Crawl + Wikipedia) (Explosion) |
| 许可证 | GNU GPL 3.0 |
| 作者 | Explosion |
标签体系
查看标签体系（3 个组件的 468 个标签）
| 组件 | 标签 |
|---|---|
morphologizer |
Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADP|PronType=Art, Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, POS=ADP, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, POS=PROPN, Case=Acc|POS=PRON|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, POS=VERB|VerbForm=Inf, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem, Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, Gender=Fem|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, POS=PRON|PronType=Int,Rel, Mood=Sub|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, POS=SCONJ, POS=NOUN, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, Number=Plur|POS=NOUN, Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, POS=PUNCT|PunctType=Peri, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, POS=PUNCT|PunctType=Comm, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|VerbForm=Inf, Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part, Number=Plur|POS=ADJ, POS=CCONJ, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Ind, POS=ADV, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Fut|VerbForm=Fin, Gender=Masc|NumType=Card|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Number=Sing|POS=ADJ, Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ|VerbForm=Part, Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Tot, POS=PRON|PronType=Ind, POS=ADV|Polarity=Neg, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs, Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, Number=Plur|POS=PRON|PronType=Int,Rel, POS=PUNCT|PunctType=Quot, POS=PUNCT, Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ|VerbForm=Part, 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Degree=Abs|Gender=Masc|NumType=Card|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, Case=Acc|Number=Sing|POS=PRON|Person=1|PrepCase=Pre|PronType=Prs, Case=Dat|Mood=Imp|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes|VerbForm=Fin, Definite=Ind|Gender=Fem|NumType=Card|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Fem|NumType=Card|Number=Sing|POS=NUM, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Plur|POS=VERB|Person=1,3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes|VerbForm=Inf, Case=Dat|Number=Sing|POS=PRON|Person=1|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes, Mood=Sub|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Plur|Number[psor]=Plur|POS=DET|Person=1|Poss=Yes|PronType=Prs, POS=SCONJ|PronType=Int,Rel, Case=Acc,Dat|Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|VerbForm=Inf, Case=Acc|POS=PRON|Person=3|PrepCase=Pre|PronType=Prs|Reflex=Yes, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, 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📄 许可证
该模型使用 GNU GPL 3.0 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