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• spacy
• 词符分类 语言:
• 芬兰语 许可证: cc-by-sa-4.0 模型索引:
• 名称: fi_core_news_lg 结果:
  • 任务: 名称: 命名实体识别 类型: 词符分类 指标:
    • 名称: NER精确率 类型: 精确率 值: 0.8236272879
    • 名称: NER召回率 类型: 召回率 值: 0.813030386
    • 名称: NER F值 类型: f_score 值: 0.8182945309
  • 任务: 名称: 词性标注 类型: 词符分类 指标:
    • 名称: 词性标注(XPOS)准确率 类型: 准确率 值: 0.9709439124
  • 任务: 名称: 词性标注 类型: 词符分类 指标:
    • 名称: 词性标注(UPOS)准确率 类型: 准确率 值: 0.9628474502
  • 任务: 名称: 形态分析 类型: 词符分类 指标:
    • 名称: 形态特征(UFeats)准确率 类型: 准确率 值: 0.9221890983
  • 任务: 名称: 词形还原 类型: 词符分类 指标:
    • 名称: 词形还原准确率 类型: 准确率 值: 0.8653065672
  • 任务: 名称: 无标记依存关系 类型: 词符分类 指标:
    • 名称: 无标记依存准确率(UAS) 类型: f_score 值: 0.8371365653
  • 任务: 名称: 有标记依存关系 类型: 词符分类 指标:
    • 名称: 有标记依存准确率(LAS) 类型: f_score 值: 0.7941298453
  • 任务: 名称: 句子分割 类型: 词符分类 指标:
    • 名称: 句子分割F值 类型: f_score 值: 0.9083487941

详情: https://spacy.io/models/fi#fi_core_news_lg

针对CPU优化的芬兰语处理流程。组件包括：tok2vec、词性标注器、形态分析器、依存分析器、词形还原器（可训练的词形还原器）、句子分割器、命名实体识别器。

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