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ZH
Grc Odycy Joint Trf
模型简介
odyCy是一个基于spaCy的古希腊语自然语言处理流程，支持词性标注、依存句法分析、词形还原等多种任务。该模型在Universal Dependencies Perseus树库上实现了多项任务的最先进性能。
模型特点
多任务处理
支持词性标注、依存分析、词形还原等多种自然语言处理任务
高性能
在Universal Dependencies Perseus树库上实现了多项任务的最先进性能
稳定表现
在不同评估数据集上表现相对稳定
基于Transformer
采用transformer架构，提供更准确的语义理解
模型能力
词性标注
依存句法分析
词形还原
形态特征分析
句子边界检测
使用案例
古典文献研究
古希腊文献分析
用于分析荷马史诗等古希腊文献的语法结构
准确识别词性、语法关系和词形变化
语言教育
古希腊语学习辅助
帮助学生理解古希腊语句法结构
提供准确的词性标注和语法分析
🚀 古希腊通用NLP管道 - odyCy
odyCy是一个专门为古希腊语设计的通用自然语言处理（NLP）管道，它能够在多个NLP任务中取得出色的表现，为古希腊语的文本处理和分析提供了强大的支持。
一个用于古希腊语的通用NLP管道。
查看我们关于基本用法的文档。
✨ 主要特性
odyCy在多个NLP任务中表现出色，具体如下：
- 在通用依存关系Perseus树库的未见测试数据上，odyCy在多个任务中达到了最先进的性能。
- 在PROIEL树库的测试集上，odyCy在更多任务中表现第二好。
- 与其他NLP管道相比，odyCy在两个评估数据集上的性能相对稳定。
📚 详细文档
模型信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 模型类型 | grc_odycy_joint_trf |
| 版本 | 0.7.0 |
| spaCy版本要求 | >=3.7.4,<3.8.0 |
| 默认管道 | transformer, tagger, morphologizer, parser, trainable_lemmatizer, frequency_lemmatizer |
| 组件 | transformer, tagger, morphologizer, parser, trainable_lemmatizer, frequency_lemmatizer |
| 向量 | 0个键，0个唯一向量（0维） |
| 来源 | n/a |
| 许可证 | MIT |
| 作者 | {Jan Kostkan, Márton Kardos} |
标签方案
查看标签方案（3个组件共2299个标签）
| 组件 | 标签 |
|---|---|
tagger |
---------, --p---fa-, --s---ma-, -3paia---, -3paim---, -3siia---, A-, C-, Df, Dq, Du, F-, G-, I-, Ma, Mo, Nb, Ne, Pc, Pd, Pi, Pk, Pp, Pr, Ps, Px, R-, S-, V-, a--------, a-------s, a-d---fa-, a-d---fd-, a-d---fg-, a-d---fn-, a-d---ma-, a-d---md-, a-d---mg-, a-d---mn-, a-d---mnc, a-d---mv-, a-d---na-, a-d---ng-, a-d---nn-, a-p----dc, a-p---fa-, a-p---fac, a-p---fas, a-p---fd-, a-p---fdc, a-p---fds, a-p---fg-, a-p---fgc, a-p---fn-, a-p---fnc, a-p---fns, a-p---fv-, a-p---m--, a-p---m-c, a-p---ma-, a-p---mac, a-p---mas, a-p---md-, a-p---mdc, a-p---mds, a-p---mg-, a-p---mgc, a-p---mgs, a-p---mn-, a-p---mnc, a-p---mns, a-p---mv-, a-p---mvs, a-p---na-, a-p---nac, a-p---nas, a-p---nd-, a-p---ndc, a-p---nds, a-p---ng-, a-p---ngs, a-p---nn-, a-p---nnc, a-p---nns, a-p---nv-, a-s----d-, a-s----dc, a-s----g-, a-s----gc, a-s---fa-, a-s---fac, a-s---fas, a-s---fd-, a-s---fds, a-s---fg-, a-s---fgc, a-s---fgs, a-s---fn-, a-s---fnc, a-s---fns, a-s---fv-, a-s---m--, a-s---ma-, a-s---mac, a-s---mas, a-s---md-, a-s---mdc, a-s---mds, a-s---mg-, a-s---mgc, a-s---mgs, a-s---mn-, a-s---mnc, a-s---mns, a-s---mv-, a-s---mvc, a-s---mvs, a-s---na-, a-s---nac, a-s---nas, a-s---nd-, a-s---ndc, a-s---nds, a-s---ng-, a-s---nn-, a-s---nnc, a-s---nns, a-s---nv-, a-s---nvs, c--------, d--------, d-------c, d-------s, g--------, i--------, l--------, l-d---fa-, l-d---fg-, l-d---mg-, l-d---mn-, l-d---na-, l-d---nn-, l-p---fa-, l-p---fd-, l-p---fg-, l-p---fn-, l-p---ma-, l-p---md-, l-p---mg-, l-p---mn-, l-p---na-, l-p---nd-, l-p---ng-, l-p---nn-, l-s---fa-, l-s---fd-, l-s---fg-, l-s---fn-, l-s---ma-, l-s---md-, l-s---mg-, l-s---mn-, l-s---na-, l-s---nd-, l-s---ng-, l-s---nn-, m--------, m-p---m--, m-p---md-, m-p---nn-, n-----fg-, n-----na-, n-----nn-, n-d----a-, n-d---fa-, n-d---fd-, n-d---fg-, n-d---fn-, n-d---ma-, n-d---md-, n-d---mg-, n-d---mn-, n-d---mv-, n-d---na-, n-d---nn-, n-p----d-, n-p----g-, n-p---fa-, n-p---fd-, n-p---fg-, n-p---fn-, n-p---fv-, n-p---ma-, n-p---md-, n-p---mg-, n-p---mn-, 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p2s----g-, p2s----n-, p2s---ma-, p2s---md-, p2s---mg-, p3s---fa-, p3s---ma-, r--------, u--------, v---na---, v--amm---, v--an----, v--ana---, v--ane---, v--anm---, v--anp---, v--fna---, v--fne---, v--fnm---, v--fnp---, v--pna---, v--pnd---, v--pne---, v--pnp---, v--ppefa-, v--ppemn-, v--rn----, v--rna---, v--rne---, v--rnp---, v--tna---, v-dapafn-, v-dapama-, v-dapamg-, v-dapamn-, v-dapmfn-, v-dapmmn-, v-dappma-, v-dappmn-, v-dppafg-, v-dppama-, v-dppamn-, v-dppefn-, v-dppema-, v-dppemd-, v-dppemn-, v-dpppmn-, v-drpama-, v-drpamn-, v-drpefn-, v-drpemn-, v-p-pmma-, v-pap-mn-, v-papafa-, v-papafg-, v-papafn-, v-papama-, v-papamd-, v-papamg-, v-papamn-, v-papana-, v-papand-, v-papann-, v-papefn-, v-papema-, v-papemn-, v-papmfa-, v-papmfg-, v-papmfn-, v-papmma-, v-papmmd-, v-papmmg-, v-papmmn-, v-papmna-, v-papmng-, v-papmnn-, v-pappfd-, v-pappfg-, v-pappfn-, v-pappma-, v-pappmd-, v-pappmg-, v-pappmn-, v-pappna-, v-pappng-, v-pappnn-, v-pfpama-, v-pfpamg-, v-pfpamn-, v-pfpema-, v-pfpemn-, 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morphologizer |
Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET, POS=SCONJ, POS=CCONJ, Case=Nom|Definite=Def|Gender=Neut|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, Aspect=Perf|Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Mid, POS=ADP, Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Dat|Definite=Def|Gender=Masc,Neut|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem, Case=Dat|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Plur|POS=ADJ, Aspect=Perf|Mood=Sub|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Mid, Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, POS=ADV, Case=Dat|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Aspect=Perf|Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Pass, Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=ADJ, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON|PronType=Rel, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Aspect=Perf|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Case=Dat|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PRON|PronType=Rcp, Case=Nom|Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Acc|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin|Voice=Act, Aspect=Perf|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Inf|Voice=Mid, Case=Gen|Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Dem, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ, Case=Gen|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Pres|VerbForm=Part|Voice=Mid,Pass, Aspect=Perf|Case=Acc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Mid, Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET, 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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。
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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