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ZH
Es Anonimization Core Lg
模型简介
该模型用于识别拉丁美洲西班牙语和加泰罗尼亚语用户生成的纯文本中的敏感数据，并最终对检测到的数据进行匿名处理。
模型特点
多语言支持
支持加泰罗尼亚语和西班牙语两种语言的敏感信息匿名化处理。
多种实体检测
能够检测出多种类型的实体，包括电子邮件、金融信息、身份信息等。
无缝集成
可与BSC的AnonymizationPipeline无缝集成，方便在实际项目中使用。
模型能力
敏感信息检测
文本匿名化
多语言处理
使用案例
数据隐私保护
用户数据匿名化
对用户生成的文本数据进行敏感信息检测和匿名化处理。
保护用户隐私，符合数据保护法规要求。
🚀 ca_anonimization_core_lg模型
这是一个基于Spacy的多语言（加泰罗尼亚语与西班牙语）匿名化模型，可与巴塞罗那超级计算中心（BSC）的AnonymizationPipeline结合使用。该模型可用于识别拉丁美洲西班牙语和加泰罗尼亚语用户生成的纯文本中的敏感数据，并最终对检测到的数据进行匿名处理。
🚀 快速开始
此模型并非独立运行的模型，需配合 AnonymizationPipeline 使用。
安装方法
pip install https://huggingface.co/PlanTL-GOB-ES/es_anonimization_core_lg/resolve/main/es_anonimization_core_lg-any-py3-none-any.whl
✨ 主要特性
- 多语言支持：支持加泰罗尼亚语和西班牙语两种语言的敏感信息匿名化处理。
- 实体检测：能够检测出多种类型的实体，包括
EMAIL（电子邮件）、FINANCIAL（金融信息）、ID（身份信息）等。 - 集成使用：可与BSC的AnonymizationPipeline无缝集成，方便在实际项目中使用。
📚 详细文档
模型信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 模型类型 | ca_anonimization_core_lg |
| 版本 | 1.0.0 |
| spaCy版本要求 | >=3.2.3,<4.0.0 |
| 默认管道 | tok2vec, morphologizer, parser, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 组件 | tok2vec, morphologizer, parser, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 向量 | 500000个键，500000个唯一向量（300维） |
| 来源 | n/a |
| 许可证 | MIT |
| 作者 | Joaquin Silveira |
标签方案
查看标签方案（3个组件共322个标签）
| 组件 | 标签 |
|---|---|
morphologizer |
Definite=Def|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, POS=PROPN, POS=PUNCT|PunctSide=Ini|PunctType=Brck, POS=PUNCT|PunctSide=Fin|PunctType=Brck, Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part, Definite=Def|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, POS=ADP, NumType=Card|Number=Plur|POS=NUM, Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Number=Sing|POS=ADJ, POS=CCONJ, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Ind, NumForm=Digit|NumType=Card|POS=NUM, NumForm=Digit|POS=NOUN, Gender=Masc|Number=Plur|POS=ADJ, POS=PUNCT|PunctType=Comm, POS=AUX|VerbForm=Inf, Case=Acc,Dat|POS=PRON|Person=3|PrepCase=Npr|PronType=Prs|Reflex=Yes, Definite=Def|Gender=Masc|Number=Plur|POS=DET|PronType=Art, POS=PRON|PronType=Rel, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|Person=3|Poss=Yes|PronType=Prs, 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Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=2|Tense=Fut|VerbForm=Fin, POS=INTJ, Mood=Sub|Number=Sing|POS=AUX|Person=1|Tense=Pres|VerbForm=Fin, POS=VERB|VerbForm=Fin, Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=3|Tense=Past|VerbForm=Fin, Definite=Ind|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Mood=Sub|Number=Plur|POS=AUX|Person=1|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Gender=Fem|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=PRON|Person=3|Poss=Yes|PronType=Prs, Mood=Sub|Number=Sing|POS=VERB|Person=2|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Case=Acc|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs|Reflex=Yes, Foreign=Yes|POS=NOUN, Foreign=Yes|Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin, Foreign=Yes|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=3|PronType=Prs, Foreign=Yes|POS=SCONJ, Foreign=Yes|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Gender=Masc|POS=SYM, Gender=Fem|Number=Sing|Number[psor]=Sing|POS=DET|Person=2|Poss=Yes|PronType=Prs, Number=Sing|POS=DET|Person=3|Poss=Yes|PronType=Prs, Gender=Masc|Number=Plur|Number[psor]=Sing|POS=DET|Person=2|Poss=Yes|PronType=Prs, Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN, Mood=Sub|Number=Plur|POS=VERB|Person=1|Tense=Imp|VerbForm=Fin, Definite=Def|Foreign=Yes|Gender=Masc|Number=Sing|POS=DET|PronType=Art, Foreign=Yes|POS=VERB, Foreign=Yes|POS=ADJ, Foreign=Yes|POS=DET, Foreign=Yes|POS=ADV, POS=PUNCT|PunctSide=Fin|Punta d'aignctType=Brck, Degree=Cmp|POS=ADJ, AdvType=Tim|POS=SYM, Number=Plur|POS=DET|PronType=Dem, Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=2|Tense=Fut|VerbForm=Fin |
parser |
ROOT, acl, advcl, advmod, amod, appos, aux, case, cc, ccomp, compound, conj, cop, csubj, dep, det, expl:pass, fixed, flat, iobj, mark, nmod, nsubj, nummod, obj, obl, parataxis, punct, xcomp |
ner |
EMAIL, FINANCIAL, ID, LOC, MISC, ORG, PER, TELEPHONE, VEHICLE, ZIP |
准确率
| 类型 | 得分 |
|---|---|
ENTS_F |
69.12 |
ENTS_P |
74.60 |
ENTS_R |
64.38 |
NER_LOSS |
26573.78 |
📄 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
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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
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