标签:

• spacy
• 标记分类 语言:
• 日语 许可证: cc-by-sa-4.0 模型索引:
• 名称: ja_core_news_lg 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: 0.7388362652
    • 名称: NER召回率 类型: 召回率 值: 0.6867924528
    • 名称: NER F值 类型: f值 值: 0.7118644068
  • 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: 0.9713282143
  • 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: 0.9742268041
  • 任务: 名称: 形态分析 类型: 标记分类 指标:
    • 名称: 形态特征(UFeats)准确率 类型: 准确率 值: 0.0
  • 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: 0.9670499959
  • 任务: 名称: 无标记依存关系 类型: 标记分类 指标:
    • 名称: 无标记依存得分(UAS) 类型: f值 值: 0.9212481426
  • 任务: 名称: 有标记依存关系 类型: 标记分类 指标:
    • 名称: 有标记依存得分(LAS) 类型: f值 值: 0.9089518668
  • 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: 0.9658536585

详情: https://spacy.io/models/ja#ja_core_news_lg

针对CPU优化的日语处理流程。组件包括：tok2vec、morphologizer、parser、senter、ner、attribute_ruler。

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