Ru Core News Md
模型简介
spaCy的中等规模俄语处理模型，包含词性标注、形态分析、依存句法分析、命名实体识别等功能，适用于俄语文本处理任务
模型特点
CPU优化
专门针对CPU处理进行了优化，适合在没有GPU的环境中运行
全面NLP功能
提供从词性标注到命名实体识别的完整NLP处理流程
高质量向量表示
包含20000个唯一向量(300维)，提供良好的词向量表示
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
俄语文本分析
对俄语文本进行语法和语义分析
准确识别词性、形态特征和句法关系
信息提取
从俄语文本中提取命名实体
NER F值达到0.9456
语言学研究
俄语语法研究
分析俄语词形变化和句法结构
提供详细的形态特征标注
🚀 ru_core_news_md 俄语语言模型
ru_core_news_md 是一个针对 CPU 进行优化的俄语处理管道模型。它可以用于词性标注、命名实体识别、形态分析等多种自然语言处理任务，为俄语相关的文本处理提供了高效且准确的解决方案。
🚀 快速开始
更多详细信息请查看：https://spacy.io/models/ru#ru_core_news_md
✨ 主要特性
- 专为 CPU 进行优化，能够在普通计算机上高效运行。
- 包含多个组件，如
tok2vec、morphologizer、parser等，可以完成多种自然语言处理任务。 - 在多个任务上有较好的性能表现，如命名实体识别、词性标注等。
📚 详细文档
模型信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 模型名称 | ru_core_news_md |
| 版本 | 3.7.0 |
| spaCy 版本要求 | >=3.7.0,<3.8.0 |
| 默认管道 | tok2vec, morphologizer, parser, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 组件 | tok2vec, morphologizer, parser, senter, attribute_ruler, lemmatizer, ner |
| 词向量 | 500002 个键，20000 个唯一向量（300 维） |
| 数据来源 | Nerus (Alexander Kukushkin) Navec (Alexander Kukushkin) |
| 许可证 | MIT |
| 作者 | Explosion |
标签方案
查看标签方案（3 个组件共 900 个标签）
| 组件 | 标签 |
|---|---|
morphologizer |
Case=Nom|Degree=Pos|Number=Plur|POS=ADJ, Animacy=Anim|Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Aspect=Perf|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Animacy=Inan|Case=Acc|POS=NUM, Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Gen|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, POS=ADP, Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET, Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, POS=PUNCT, Degree=Pos|POS=ADV, Aspect=Imp|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Mid, Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Animacy=Anim|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Aspect=Perf|Case=Gen|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Pass, Case=Loc|Degree=Pos|Number=Plur|POS=ADJ, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PRON, Aspect=Imp|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=Third|Tense=Pres|VerbForm=Fin|Voice=Act, Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|POS=NOUN, Foreign=Yes|POS=PROPN, Case=Loc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NUM, Aspect=Imp|Gender=Neut|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Animacy=Anim|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, POS=NUM, Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=Third, Aspect=Imp|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Animacy=Anim|Case=Ins|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Animacy=Inan|Case=Dat|Gender=Neut|Number=Sing|POS=NOUN, POS=DET, Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Aspect=Perf|Gender=Fem|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Case=Dat|Degree=Pos|Number=Plur|POS=ADJ, Animacy=Inan|Case=Dat|Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, 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Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PRON, Aspect=Imp|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=Third|Tense=Pres|VerbForm=Fin|Voice=Mid, Case=Ins|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, Animacy=Anim|Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Dat|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, Animacy=Inan|Case=Dat|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Neut|Number=Sing|POS=NOUN, Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN, Degree=Pos|Number=Plur|POS=ADJ|StyleVariant=Short, Aspect=Imp|Mood=Ind|Number=Plur|POS=AUX|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Aspect=Perf|POS=VERB|VerbForm=Inf|Voice=Act, Animacy=Inan|Case=Acc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PRON, Case=Loc|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Gen|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, Aspect=Perf|Number=Plur|POS=VERB|StyleVariant=Short|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Pass, 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Animacy=Anim|Case=Nom|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN, Aspect=Imp|Gender=Fem|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, POS=INTJ, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PRON, Aspect=Imp|Gender=Fem|Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Case=Nom|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ, Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=Third, Case=Nom|Number=Plur|POS=PRON, Aspect=Imp|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Mid, Aspect=Imp|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Pass, Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing|POS=ADJ|StyleVariant=Short, Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON|Person=Third, Case=Gen|POS=PRON, Animacy=Inan|Case=Dat|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN, Animacy=Anim|Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Aspect=Imp|POS=VERB|VerbForm=Inf|Voice=Act, 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Aspect=Perf|Gender=Neut|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Sing|POS=ADJ|StyleVariant=Short, Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN, Animacy=Anim|Case=Dat|Gender=Masc|Number=Sing|POS=NOUN, Case=Nom|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PRON|Person=Third, Aspect=Perf|Gender=Neut|Number=Sing|POS=VERB|StyleVariant=Short|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Pass, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN, Animacy=Inan|Case=Acc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Aspect=Perf|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Person=Third|Tense=Fut|VerbForm=Fin|Voice=Act, Aspect=Perf|Mood=Ind|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Mid, Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PRON, Aspect=Perf|Case=Loc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Pass, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PROPN, Case=Dat|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, Animacy=Inan|Case=Dat|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PROPN, Animacy=Inan|Case=Acc|Degree=Pos|Number=Plur|POS=ADJ, Animacy=Inan|Case=Acc|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN, Foreign=Yes|POS=X, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Aspect=Imp|POS=VERB|Tense=Pres|VerbForm=Conv|Voice=Act, Case=Gen|Degree=Pos|Number=Plur|POS=ADJ, Animacy=Inan|Case=Ins|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Aspect=Imp|Gender=Neut|Mood=Ind|Number=Sing|POS=AUX|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act, Case=Nom|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Sing|POS=ADJ, Aspect=Imp|Case=Nom|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act, Case=Gen|POS=NUM, Animacy=Inan|Case=Acc|Gender=Masc|POS=NUM, Aspect=Imp|Case=Gen|Number=Plur|POS=VERB|Tense=Pres|VerbForm=Part|Voice=Act, Animacy=Inan|Case=Ins|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN, Animacy=Inan|Case=Ins|Gender=Neut|Number=Sing|POS=PROPN, Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Fem|Number=Plur|POS=NOUN, Aspect=Imp|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=Third|Tense=Pres|VerbForm=Fin|Voice=Pass, Aspect=Imp|POS=VERB|VerbForm=Inf|Voice=Pass, Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NUM, Case=Ins|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing|POS=ADJ, Animacy=Inan|Case=Acc|Degree=Pos|Gender=Neut|Number=Sing|POS=ADJ, Aspect=Perf|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Person=Third|Tense=Fut|VerbForm=Fin|Voice=Act, Animacy=Inan|Case=Ins|Gender=Neut|Number=Plur|POS=NOUN, Case=Loc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=DET, Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Case=Loc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PRON, Aspect=Perf|Gender=Neut|Mood=Ind|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Mid, Animacy=Anim|Case=Dat|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Animacy=Anim|Case=Acc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=NOUN, Animacy=Anim|Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Animacy=Anim|Case=Ins|Gender=Masc|Number=Sing|POS=PROPN, Aspect=Perf|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing|POS=VERB|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act, 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Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PROPN, Case=Nom|Gender=Fem|POS=NUM, Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Masc|Number=Plur|POS=PROPN, Animacy=Anim|Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=NOUN, Animacy=Anim|Case=Acc|Gender=Fem|Number=Sing|POS=PROPN, Aspect=Perf|Case=Gen|Gende |
评估指标
| 任务 | 指标 | 数值 |
|---|---|---|
| NER | NER 准确率 | 0.9438296445 |
| NER 召回率 | 0.9474835886 | |
| NER F1 值 | 0.9456530869 | |
| TAG | TAG (XPOS) 准确率 | 0.9882061909 |
| POS | POS (UPOS) 准确率 | 0.9882061909 |
| MORPH | Morph (UFeats) 准确率 | 0.972948348 |
| LEMMA | 词形还原准确率 | 2.15295e-05 |
| UNLABELED_DEPENDENCIES | 无标签依存关系得分 (UAS) | 0.9595456565 |
| LABELED_DEPENDENCIES | 有标签依存关系得分 (LAS) | 0.9474984155 |
| SENTS | 句子 F1 值 | 0.9985729236 |
📄 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
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
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