标签:

• spacy
• 标记分类 语言:
• 韩语 许可证: cc-by-sa-4.0 模型索引:
• 名称: ko_core_news_sm 结果:
  • 任务: 名称: 命名实体识别 类型: 标记分类 指标:
    • 名称: NER精确率 类型: 精确率 值: 0.7704418068
    • 名称: NER召回率 类型: 召回率 值: 0.6603320381
    • 名称: NER F值 类型: f值 值: 0.7111499981
  • 任务: 名称: 词性标注 类型: 标记分类 指标:
    • 名称: 词性标注(XPOS)准确率 类型: 准确率 值: 0.7305919816
  • 任务: 名称: 词性标注 类型: 标记分类 指标:
    • 名称: 词性标注(UPOS)准确率 类型: 准确率 值: 0.8582222398
  • 任务: 名称: 词形还原 类型: 标记分类 指标:
    • 名称: 词形还原准确率 类型: 准确率 值: 0.8356969086
  • 任务: 名称: 无标记依存关系 类型: 标记分类 指标:
    • 名称: 无标记依存分数(UAS) 类型: f值 值: 0.7360798556
  • 任务: 名称: 有标记依存关系 类型: 标记分类 指标:
    • 名称: 有标记依存分数(LAS) 类型: f值 值: 0.6558677391
  • 任务: 名称: 句子分割 类型: 标记分类 指标:
    • 名称: 句子F值 类型: f值 值: 0.999274135

详情: https://spacy.io/models/ko#ko_core_news_sm

针对CPU优化的韩语处理流程。组件包括: tok2vec, tagger, morphologizer, parser, lemmatizer (trainable_lemmatizer), senter, ner。

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