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%
标签:
- spacy
- 标记分类 语言:
- 罗马尼亚语 许可证:cc-by-sa-4.0 模型索引:
- 名称:ro_core_news_lg
结果:
- 任务:
名称:NER
类型:标记分类
指标:
- 名称:NER精确率 类型:精确率 值:0.7502799552
- 名称:NER召回率 类型:召回率 值:0.7721859393
- 名称:NER F值 类型:f_score 值:0.7610753502
- 任务:
名称:TAG
类型:标记分类
指标:
- 名称:TAG (XPOS)准确率 类型:准确率 值:0.9657255109
- 任务:
名称:POS
类型:标记分类
指标:
- 名称:POS (UPOS)准确率 类型:准确率 值:0.9395242502
- 任务:
名称:MORPH
类型:标记分类
指标:
- 名称:形态特征(UFeats)准确率 类型:准确率 值:0.9499516228
- 任务:
名称:LEMMA
类型:标记分类
指标:
- 名称:词元准确率 类型:准确率 值:0.9575746914
- 任务:
名称:未标记依存关系
类型:标记分类
指标:
- 名称:未标记依存分数(UAS) 类型:f_score 值:0.8875784191
- 任务:
名称:已标记依存关系
类型:标记分类
指标:
- 名称:已标记依存分数(LAS) 类型:f_score 值:0.8359473024
- 任务:
名称:句子
类型:标记分类
指标:
- 名称:句子F值 类型:f_score 值:0.9699799867
- 任务:
名称:NER
类型:标记分类
指标:
详情:https://spacy.io/models/ro#ro_core_news_lg
针对CPU优化的罗马尼亚语处理流程。组件包括:tok2vec、tagger、parser、lemmatizer(可训练的词形还原器)、senter、ner、attribute_ruler。
特性 | 描述 |
---|---|
名称 | ro_core_news_lg |
版本 | 3.7.0 |
spaCy | >=3.7.0,<3.8.0 |
默认流程 | tok2vec , tagger , parser , lemmatizer , attribute_ruler , ner |
组件 | tok2vec , tagger , parser , lemmatizer , senter , attribute_ruler , ner |
向量 | 500000个键,500000个唯一向量(300维) |
来源 | UD罗马尼亚语RRT v2.8 (Barbu Mititelu, Verginica; Irimia, Elena; Perez, Cenel-Augusto; Ion, Radu; Simionescu, Radu; Popel, Martin) RONEC - 罗马尼亚命名实体语料库(ca9ce460) (Dumitrescu, Stefan Daniel; Avram, Andrei-Marius; Morogan, Luciana; Toma; Stefan) Explosion fastText向量(cbow, OSCAR Common Crawl + Wikipedia) (Explosion) |
许可证 | CC BY-SA 4.0 |
作者 | Explosion |
标签方案
查看标签方案(3个组件的540个标签)
组件 | 标签 |
---|---|
tagger |
ARROW , Af , Afcfp-n , Afcfson , Afcfsrn , Afcmpoy , Afcms-n , Afp , Afp-p-n , Afp-poy , Afp-srn , Afpf--n , Afpfp-n , Afpfp-ny , Afpfpoy , Afpfpry , Afpfson , Afpfsoy , Afpfsrn , Afpfsry , Afpm--n , Afpmp-n , Afpmpoy , Afpmpry , Afpms-n , Afpmsoy , Afpmsry , Afsfp-n , Afsfsrn , BULLET , COLON , COMMA , Ccssp , Ccsspy , Crssp , Csssp , Cssspy , DASH , DBLQ , Dd3-po---e , Dd3-po---o , Dd3fpo , Dd3fpr , Dd3fpr---e , Dd3fpr---o , Dd3fpr--y , Dd3fso , Dd3fso---e , Dd3fsr , Dd3fsr---e , Dd3fsr---o , Dd3fsr--yo , Dd3mpo , Dd3mpr , Dd3mpr---e , Dd3mpr---o , Dd3mso---e , Dd3msr , Dd3msr---e , Dd3msr---o , Dh1ms , Dh3fp , Dh3fso , Dh3fsr , Dh3mp , Dh3ms , Di3 , Di3-----y , Di3--r---e , Di3-po , Di3-po---e , Di3-sr , Di3-sr---e , Di3-sr--y , Di3fp , Di3fpr , Di3fpr---e , Di3fso , Di3fso---e , Di3fsr , Di3fsr---e , Di3mp , Di3mpr , Di3mpr---e , Di3ms , Di3ms----e , Di3mso---e , Di3msr , Di3msr---e , Ds1fp-p , Ds1fp-s , Ds1fsop , Ds1fsos , Ds1fsrp , Ds1fsrs , Ds1fsrs-y , Ds1mp-p , Ds1mp-s , Ds1ms-p , Ds1ms-s , Ds1msrs-y , Ds2---s , Ds2fp-p , Ds2fp-s , Ds2fsrp , Ds2fsrs , Ds2mp-p , Ds2mp-s , Ds2ms-p , Ds2ms-s , Ds3---p , Ds3---s , Ds3---sy , Ds3fp-s , Ds3fsos , Ds3fsrs , Ds3mp-s , Ds3ms-s , Dw3--r---e , Dw3-po---e , Dw3fpr , Dw3fso---e , Dw3fsr , Dw3mpr , Dw3mso---e , Dw3msr , Dz3fsr---e , Dz3mso---e , Dz3msr---e , EQUAL , EXCL , EXCLHELLIP , GE , GT , HELLIP , I , LCURL , LPAR , LSQR , LT , M , Mc-p-d , Mc-p-l , Mc-s-b , Mc-s-d , Mc-s-l , Mcfp-l , Mcfp-ln , Mcfprln , Mcfprly , Mcfsoln , Mcfsrl , Mcfsrln , Mcfsrly , Mcmp-l , Mcms-ln , Mcmsrl , Mcmsrln , Mcmsrly , Mffprln , Mffsrln , Mlfpo , Mlfpr , Mlmpr , Mo---l , Mo---ln , Mo-s-r , Mofp-ln , Mofpoly , Mofprly , Mofs-l , Mofsoln , Mofsoly , Mofsrln , Mofsrly , Mompoly , Momprly , Moms-l , Moms-ln , Momsoly , Momsrly , Nc , Nc---n , Ncf--n , Ncfp-n , Ncfpoy , Ncfpry , Ncfs-n , Ncfson , Ncfsoy , Ncfsrn , Ncfsry , Ncfsryy , Ncfsvy , Ncm--n , Ncmp-n , Ncmpoy , Ncmpry , Ncms-n , Ncms-ny , Ncms-y , Ncmsoy , Ncmsrn , Ncmsry , Ncmsryy , Ncmsvn , Ncmsvy , Np , Npfson , Npfsoy , Npfsrn , Npfsry , Npmpoy , Npmpry , Npms-n , Npmsoy , Npmsry , PERCENT , PERIOD , PLUS , PLUSMINUS , Pd3-po , Pd3fpr , Pd3fso , Pd3fsr , Pd3mpo , Pd3mpr , Pd3mpr--y , Pd3mso , Pd3msr , Pi3--r , Pi3-po , Pi3-so , Pi3-sr , Pi3fpr , Pi3fso , Pi3fsr , Pi3mpr , Pi3mso , Pi3msr , Pi3msr--y , Pp1-pa--------w , Pp1-pa--y-----w , Pp1-pd--------s , Pp1-pd--------w , Pp1-pd--y-----w , Pp1-pr--------s , Pp1-sa--------s , Pp1-sa--------w , Pp1-sa--y-----w , Pp1-sd--------s , Pp1-sd--------w , Pp1-sd--y-----w , Pp1-sn--------s , Pp2-----------s , Pp2-pa--------w , Pp2-pa--y-----w , Pp2-pd--------w , Pp2-pd--y-----w , Pp2-pr--------s , Pp2-sa--------s , Pp2-sa--------w , Pp2-sa--y-----w , Pp2-sd--------s , Pp2-sd--------w , Pp2-sd--y-----w , Pp2-sn--------s , Pp2-so--------s , Pp2-sr--------s , Pp3-p---------s , Pp3-pd--------w , Pp3-pd--y-----w , Pp3-po--------s , Pp3-sd--------w , Pp3-sd--y-----w , Pp3-so--------s , Pp3fpa--------w , Pp3fpa--y-----w , Pp3fpr--------s , Pp3fs---------s , Pp3fsa--------w , Pp3fsa--y-----w , Pp3fso--------s , Pp3fsr--------s , Pp3fsr--y-----s , Pp3mpa--------w , Pp3mpa--y-----w , Pp3mpr--------s , Pp3ms---------s , Pp3msa--------w , Pp3msa--y-----w , Pp3mso--------s , Pp3msr--------s , Pp3msr--y-----s , Ps1fp-s , Ps1fsrp , Ps1fsrs , Ps1mp-p , Ps1ms-p , Ps2fp-s , Ps2fsrp , Ps2fsrs , Ps3---p , Ps3---s , Ps3fp-s , Ps3fsrs , Ps3mp-s , Ps3ms-s , Pw3--r , Pw3-po , Pw3-so , Pw3fpr , Pw3fso , Pw3mpr , Pw3mso , Px3--a--------s , Px3--a--------w , Px3--a--y-----w , Px3--d--------w , Px3--d--y-----w , Pz3-sr , Pz3fsr , QUEST , QUOT , Qf , Qn , Qs , Qs-y , Qz , Qz-y , RCURL , RPAR , RSQR , Rc , Rgp , Rgpy , Rgs , Rp , Rw , Rw-y , Rz , SCOLON , SLASH , STAR , Sp , Spsa , Spsay , Spsd , Spsg , Td-po , Tdfpr , Tdfso , Tdfsr , Tdmpr , Tdmso , Tdmsr , Tf-so , Tffpoy , Tffpry , Tffs-y , Tfmpoy , Tfms-y , Tfmsoy , Tfmsry , Ti-po , Tifp-y , Tifso , Tifsr , Timso , Timsr , Tsfp , Tsfs , Tsmp , Tsms , UNDERSC , Va--1 , Va--1-----y , Va--1p , Va--1s , Va--1s----y , Va--2p , Va--2p----y , Va--2s , Va--2s----y , Va--3 , Va--3-----y , Va--3p , Va--3p----y , Va--3s , Va--3s----y , Vag , Vag-------y , Vaii1 , Vaii2s , Vaii3p , Vaii3s , Vail3p , Vail3s , Vaip1p , Vaip1s , Vaip2p , Vaip2s , Vaip3p , Vaip3p----y , Vaip3s , Vaip3s----y , Vais3p , Vais3s , Vam-2s , Vanp , Vap--sm , Vasp1p , Vasp1s , Vasp2p , Vasp2s , Vasp3 , Vmg , Vmg-------y , Vmii1 , Vmii1-----y , Vmii2p , Vmii2s , Vmii3p , Vmii3p----y , Vmii3s , Vmii3s----y , Vmil1 , Vmil1p , Vmil2s , Vmil3p , Vmil3p----y , Vmil3s , Vmil3s----y , Vmip1p , Vmip1p----y , Vmip1s , Vmip1s----y , Vmip2p , Vmip2s , Vmip2s----y , Vmip3 , Vmip3-----y , Vmip3p , Vmip3s , Vmip3s----y , Vmis1p , Vmis1s , Vmis3p , Vmis3p----y , Vmis3s , Vmis3s----y , Vmm-2p , Vmm-2s , Vmnp , Vmnp------y , Vmp--pf , Vmp--pm , Vmp--sf , Vmp--sm , Vmp--sm---y , Vmsp1p , Vmsp2p , Vmsp2s , Vmsp3 , Vmsp3-----y , X , Y , Ya , Yn , Ynfsoy , Ynfsry , Ynmsoy , Ynmsry , Yp , Yp,Yn , Yp-sr , Yr , _SP |
parser |
ROOT , acl , advcl , advcl:tcl , advmod , advmod:tmod , amod , appos , aux , aux:pass , case , cc , cc:preconj , ccomp , ccomp:pmod , compound , conj , cop , csubj , csubj:pass , dep , det , expl , expl:impers , expl:pass , expl:poss , expl:pv , fixed , flat , goeswith , iobj , mark , nmod , nmod:tmod , nsubj , nsubj:pass , nummod , obj , obl , obl:agent , obl:pmod , orphan , parataxis , punct , vocative , xcomp |
ner |
DATETIME , EVENT , FACILITY , GPE , LANGUAGE , LOC , MONEY , NAT_REL_POL , NUMERIC_VALUE , ORDINAL , ORGANIZATION , PERIOD , PERSON , PRODUCT , QUANTITY , WORK_OF_ART |
准确率
类型 | 分数 |
---|---|
TOKEN_ACC |
99.80 |
TOKEN_P |
99.67 |
TOKEN_R |
99.57 |
TOKEN_F |
99.59 |
TAG_ACC |
96.57 |
SENTS_P |
97.32 |
SENTS_R |
96.68 |
SENTS_F |
97.00 |
DEP_UAS |
88.76 |
DEP_LAS |
83.59 |
LEMMA_ACC |
95.76 |
POS_ACC |
93.95 |
MORPH_ACC |
95.00 |
MORPH_MICRO_P |
99.05 |
MORPH_MICRO_R |
95.76 |
MORPH_MICRO_F |
97.04 |
ENTS_P |
75.03 |
ENTS_R |
77.22 |
ENTS_F |
76.11 |
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
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
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
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
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
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
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
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

P
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
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
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
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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
简体中文