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ZH
De Core News Md
模型简介
spaCy提供的中等规模德语处理模型，基于TIGER语料库和WikiNER数据训练，适用于通用德语文本处理任务
模型特点
CPU优化
专门针对CPU使用场景进行优化，适合资源受限的环境
全面处理流程
包含从分词到命名实体识别的完整NLP处理组件
高质量词向量
包含500,000个键和20,000个唯一向量(300维)，基于fastText训练
模型能力
分词
词性标注
形态分析
依存句法分析
词形还原
命名实体识别
句子分割
使用案例
文本处理
德语文本分析
对德语文本进行语法和结构分析
准确识别词性、依存关系和命名实体
信息提取
从德语文本中提取结构化信息
识别文本中的人名、地名、组织名等实体
语言学习
德语语法分析
帮助学习者理解德语句子结构
提供详细的词性标注和依存关系分析
🚀 de_core_news_md模型
de_core_news_md是一个针对德语优化的自然语言处理管道模型，适用于CPU。它可以完成命名实体识别（NER）、词性标注（POS）、形态分析（MORPH）等多种任务，为德语的文本处理提供了强大的支持。
🚀 快速开始
该模型的详细信息可查看：Details
✨ 主要特性
- 多任务支持：能够处理命名实体识别、词性标注、形态分析、词形还原等多种自然语言处理任务。
- 高精度：在各项任务中都取得了较高的准确率，如NER的F值达到了0.8390846587，POS的准确率达到了0.9829388521。
- 优化CPU性能：专门针对CPU进行了优化，能够在普通计算机上高效运行。
📚 详细文档
模型信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 模型类型 | 针对德语优化的自然语言处理管道模型 |
| 训练数据 | TIGER语料库 (Brants, Sabine, Stefanie Dipper, Peter Eisenberg, Silvia Hansen, Esther König, Wolfgang Lezius, Christian Rohrer, George Smith, and Hans Uszkoreit) Tiger2Dep (Wolfgang Seeker) WikiNER (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran) Explosion fastText向量 (cbow, OSCAR Common Crawl + Wikipedia) (Explosion) |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy版本要求 | >=3.7.0,<3.8.0 |
| 默认管道 | tok2vec, tagger, morphologizer, parser, lemmatizer, attribute_ruler, ner |
| 组件 | tok2vec, tagger, morphologizer, parser, lemmatizer, senter, attribute_ruler, ner |
| 向量 | 500000个键，20000个唯一向量（300维） |
| 许可证 | MIT |
| 作者 | Explosion |
评估指标
| 任务 | 指标 | 值 |
|---|---|---|
| NER | NER Precision | 0.8439391945 |
| NER | NER Recall | 0.8342856523 |
| NER | NER F Score | 0.8390846587 |
| TAG | TAG (XPOS) Accuracy | 0.9781087492 |
| POS | POS (UPOS) Accuracy | 0.9829388521 |
| MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | 0.9150510777 |
| LEMMA | Lemma Accuracy | 0.9769605349 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | 0.9254139496 |
| LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | 0.9056705833 |
| SENTS | Sentences F-Score | 0.9507828582 |
标签方案
查看标签方案（4个组件共772个标签）
| 组件 | 标签 |
|---|---|
tagger |
$(, $,, $., ADJA, ADJD, ADV, APPO, APPR, APPRART, APZR, ART, CARD, FM, ITJ, KOKOM, KON, KOUI, KOUS, NE, NN, NNE, PDAT, PDS, PIAT, PIS, PPER, PPOSAT, PPOSS, PRELAT, PRELS, PRF, PROAV, PTKA, PTKANT, PTKNEG, PTKVZ, PTKZU, PWAT, PWAV, PWS, TRUNC, VAFIN, VAIMP, VAINF, VAPP, VMFIN, VMINF, VMPP, VVFIN, VVIMP, VVINF, VVIZU, VVPP, XY, _SP |
morphologizer |
POS=PUNCT, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Mood=Sub|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, POS=ADV, Case=Nom|Definite=Ind|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Nom|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, POS=ADP, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Prs, Case=Nom|Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|Definite=Def|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Acc|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Sing|POS=ADJ, 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Case=Gen|Definite=Ind|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem, Case=Dat|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|Poss=Yes|PronType=Prs, Mood=Sub|Number=Plur|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, POS=ADV|PronType=Int, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Int, Case=Dat|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Int, POS=AUX|VerbForm=Part, Case=Dat|Gender=Neut|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, Case=Dat|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Ind, Case=Nom|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, Case=Dat|Gender=Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Ind, Case=Dat|Number=Sing|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs|Reflex=Yes, Case=Acc|Number=Sing|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs, Case=Dat|Degree=Pos|Number=Plur|POS=ADJ, Case=Dat|Number=Sing|POS=PRON|Person=1|PronType=Prs, Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Ind, Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PROPN, Case=Nom|Number=Plur|POS=DET|PronType=Ind, Degree=Sup|POS=ADV, 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📄 许可证
本项目采用MIT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