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Ro Core News Lg

由 spacy 开发
针对CPU优化的罗马尼亚语处理流程,包含标记分类、依存分析、命名实体识别等完整NLP组件
下载量 55
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

spaCy提供的大型罗马尼亚语处理模型,支持词性标注、依存分析、命名实体识别等自然语言处理任务,针对CPU使用进行了优化

模型特点

CPU优化
专门针对CPU使用场景优化的处理流程,适合资源有限的环境
全面NLP组件
包含标记分类、依存分析、命名实体识别、词形还原等完整自然语言处理功能
高质量向量
包含500000个唯一向量(300维),提供丰富的语义表示

模型能力

词性标注
依存分析
命名实体识别
词形还原
句子分割
形态特征分析

使用案例

文本分析
罗马尼亚语文本处理
对罗马尼亚语文本进行词性标注、依存分析等基础NLP处理
准确率:词性标注93.95%,命名实体识别F1值76.11%
信息提取
从罗马尼亚语文本中提取命名实体(人物、地点、组织等)
支持16种实体类型识别
语言学研究
形态分析
分析罗马尼亚语词汇的形态特征
形态特征准确率95.00%