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ZH
Tr Core News Trf
模型简介
这是一个基于转换器的土耳其语自然语言处理模型，专为SpaCy框架设计，支持多种NLP任务，包括词性标注、形态分析、命名实体识别等。
模型特点
全面的NLP组件
包含转换器、标记器、形态分析器、词形还原器、解析器和命名实体识别器，覆盖多种NLP任务。
高性能
在NER任务上F值达到0.913，词性标注准确率达到0.917，表现出色。
基于转换器架构
使用dbmdz土耳其BERT模型(区分大小写)作为基础，具有强大的语言理解能力。
模型能力
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
土耳其语文本分析
对土耳其语文本进行全面的语言学分析，包括词性标注、形态分析等。
准确识别文本中的词性、形态特征和句法关系
信息提取
命名实体识别
从土耳其语文本中识别和分类命名实体，如人名、地名等。
NER F值达到0.913
🚀 tr_core_news_trf 土耳其语Transformer管道模型
这是一个用于TrSpaCy的土耳其语Transformer管道模型，包含了transformer、tagger、morphologizer、lemmatizer、parser、ner等组件，可用于词性标注、形态分析、命名实体识别等自然语言处理任务。
✨ 主要特性
- 支持多种自然语言处理任务，如命名实体识别（NER）、词性标注（TAG、POS）、形态分析（MORPH）、词形还原（LEMMA）、依存句法分析（UNLABELED_DEPENDENCIES、LABELED_DEPENDENCIES）和句子分割（SENTS）。
- 基于多个高质量的数据集进行训练，包括UD Turkish BOUN、Turkish Wiki NER dataset、PANX/WikiANN等。
- 使用dbmdz Turkish BERT model (cased)作为基础模型。
📚 详细文档
模型信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 模型类型 | 土耳其语Transformer管道模型 |
| 版本 | 3.4.2 |
| spaCy版本要求 | >=3.4.2,<3.5.0 |
| 默认管道 | transformer, tagger, morphologizer, trainable_lemmatizer, parser, ner |
| 组件 | transformer, tagger, morphologizer, trainable_lemmatizer, parser, ner |
| 词向量 | 0 个键，0 个唯一向量（0 维） |
| 训练数据来源 | UD Turkish BOUN (Türk, Utku; Atmaca, Furkan; Özateş, Şaziye Betül; Berk, Gözde; Bedir, Seyyit Talha; Köksal, Abdullatif; Öztürk Başaran, Balkız; Güngör, Tunga; Özgür, Arzucan) Turkish Wiki NER dataset (Duygu Altinok, Co-one Istanbul) PANX/WikiANN (Xiaoman Pan, Boliang Zhang, Jonathan May, Joel Nothman, Kevin Knight, Heng Ji) dbmdz Turkish BERT model (cased) (Bayerische Staatsbibliothek) |
| 许可证 | cc-by-sa-4.0 |
| 作者 | Duygu |
评估指标
| 任务 | 指标 | 值 |
|---|---|---|
| NER | NER Precision | 0.9135450185 |
| NER | NER Recall | 0.9127138178 |
| NER | NER F Score | 0.913129229 |
| TAG | TAG (XPOS) Accuracy | 0.9174219957 |
| POS | POS (UPOS) Accuracy | 0.9094402673 |
| MORPH | Morph (UFeats) Accuracy | 0.9145220588 |
| LEMMA | Lemma Accuracy | 0.8782380178 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | Unlabeled Attachment Score (UAS) | 0.7988988989 |
| LABELED_DEPENDENCIES | Labeled Attachment Score (LAS) | 0.7189673288 |
| SENTS | Sentences F-Score | 0.8765432099 |
标签方案
查看标签方案（4个组件共1572个标签）
| 组件 | 标签 |
|---|---|
tagger |
ADP, ADV, ANum, ANum_Adj, ANum_Ness, ANum_Noun, ANum_With, ANum_Zero, Abr, Abr_With, Adj, Adj_Ness, Adj_With, Adj_Without, Adj_Zero, Adv, Adverb, Adverb_Adverb, Adverb_Noun, Adverb_Zero, Conj, Conj_Conj, DET, Demons, Demons_Zero, Det, Det_Zero, Dup, Interj, NAdj, NAdj_Aux, NAdj_Ness, NAdj_Noun, NAdj_Rel, NAdj_Verb, NAdj_With, NAdj_Without, NAdj_Zero, NNum, NNum_Rel, NNum_Zero, NOUN, Neg, Ness, Noun, Noun_Ness, Noun_Noun, Noun_Rel, Noun_Since, Noun_Verb, Noun_With, Noun_With_Ness, Noun_With_Verb, Noun_With_Zero, Noun_Without, Noun_Zero, PCAbl, PCAbl_Rel, PCAcc, PCDat, PCDat_Zero, PCGen, PCIns, PCIns_Zero, PCNom, PCNom_Adj, PCNom_Noun, PCNom_Zero, PRON, PUNCT, Pers, Pers_Ness, Pers_Pers, Pers_Rel, Pers_Zero, Postp, Prop, Prop_Conj, Prop_Rel, Prop_Since, Prop_With, Prop_Zero, Punc, Punc_Noun_Ness, Punc_Noun_Rel, Quant, Quant_Zero, Ques, Ques_Zero, Reflex, Reflex_Zero, Rel, SYM, Since, Since_Since, Verb, Verb_Conj, Verb_Ness, Verb_Noun, Verb_Verb, Verb_With, Verb_Zero, With, Without, Without_Zero, Zero |
morphologizer |
NumType=Card|POS=NUM, Aspect=Perf|Case=Loc|Mood=Ind|Number=Plur,Sing|Number[psor]=Sing|POS=NOUN|Person=1,3|Person[psor]=3|Tense=Pres, POS=PUNCT, POS=ADV, POS=NOUN, Case=Nom|Number=Sing|POS=ADJ|Person=3, POS=DET, Case=Loc|Number=Sing|POS=VERB|Person=1, Case=Nom|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Case=Dat|Number=Sing|POS=VERB|Person=3, POS=ADJ, Aspect=Perf|Case=Nom|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=VERB|Person=3|Person[psor]=3|Polarity=Pos|Tense=Past|VerbForm=Part, Case=Gen|Number=Sing|POS=NOUN|Person=3, POS=PRON, Case=Nom|Number=Sing|POS=NOUN|Person=3, Aspect=Perf|Case=Acc|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=VERB|Person=3|Person[psor]=3|Polarity=Pos|Tense=Past|VerbForm=Part, POS=VERB|Polarity=Pos|Tense=Pres|VerbForm=Part, Case=Acc|Number=Plur|POS=NOUN|Person=3, Aspect=Perf|Evident=Fh|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Tense=Past, Case=Nom|Number=Sing|POS=PROPN|Person=3, Case=Dat|Number=Sing|POS=PROPN|Person=3, POS=VERB|Polarity=Pos, Case=Acc|Number=Sing|POS=VERB|Person=3|Polarity=Pos, 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📄 许可证
本模型使用 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