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ZH
El Core News Lg
模型简介
这是一个希腊语的自然语言处理模型，基于spaCy框架开发，适用于希腊语文本的多种处理任务。
模型特点
CPU优化
专门针对CPU使用进行了优化，适合在没有GPU的环境中运行
全面NLP功能
提供从基础分词到高级语义分析的全套自然语言处理功能
高质量向量
包含500000个预训练向量，覆盖广泛的语言特征
模型能力
希腊语分词
词性标注
形态分析
词形还原
依存句法分析
命名实体识别
句子分割
使用案例
文本处理
希腊语文本分析
对希腊语文本进行语法和语义分析
准确识别词性、句法关系和命名实体
希腊语信息提取
从希腊语文本中提取关键信息和实体
NER F值达到0.77
语言学研究
希腊语形态学研究
分析希腊语词汇的形态特征
形态特征准确率达91.14%
🚀 el_core_news_lg希腊语语言模型
el_core_news_lg 是一款针对CPU进行优化的希腊语处理管道模型。它能够完成多种自然语言处理任务，如命名实体识别（NER）、词性标注（POS）、形态分析等，为希腊语的文本处理提供了强大的支持。
🚀 快速开始
详细信息可查看：https://spacy.io/models/el#el_core_news_lg
✨ 主要特性
- 专为CPU优化，在CPU环境下能高效运行。
- 具备多种组件，可完成丰富的自然语言处理任务。
📚 详细文档
模型信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 模型类型 | el_core_news_lg |
| 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 | 500000 个键，500000 个唯一向量（300 维） |
| 来源 | UD Greek GDT v2.8 (Prokopidis, Prokopis) Greek NER Corpus (Google Summer of Code 2018) (Giannis Daras) Explosion fastText Vectors (cbow, OSCAR Common Crawl + Wikipedia) (Explosion) |
| 许可证 | CC BY-NC-SA 3.0 |
| 作者 | Explosion |
标签方案
查看标签方案（3 个组件的 395 个标签）
| 组件 | 标签 |
|---|---|
morphologizer |
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评估指标
| 任务 | 指标 | 值 |
|---|---|---|
| NER | NER Precision | 0.7540322581 |
| NER | NER Recall | 0.7857142857 |
| NER | NER F Score | 0.7695473251 |
| TAG | TAG (XPOS) Accuracy | 0.9329980772 |
| POS | POS (UPOS) Accuracy | 0.962973919 |
| MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | 0.9114036385 |
| LEMMA | Lemma Accuracy | 0.8956268797 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | 0.8824531516 |
| LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | 0.8454140792 |
| SENTS | Sentences F-Score | 0.9259259259 |
📄 许可证
本模型采用 CC BY-NC-SA 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