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由 spacy 开发
spaCy的中等规模英语处理流程,针对CPU优化,包含词性标注、依存分析、命名实体识别等功能
下载量 433
发布时间 : 3/2/2022

模型简介

这是一个中等规模的英语自然语言处理模型,包含完整的文本处理流程,适用于多种NLP任务。模型针对CPU使用进行了优化,适合生产环境部署。

模型特点

CPU优化
专门针对CPU使用场景优化,适合生产环境部署
完整处理流程
包含从分词到命名实体识别的完整NLP处理流程
高质量词向量
包含20000个唯一词向量(300维),基于多源数据训练
多任务支持
同时支持词性标注、依存分析、命名实体识别等多种NLP任务

模型能力

词性标注
依存分析
命名实体识别
句子分割
词形还原
文本处理

使用案例

文本分析
新闻内容分析
从新闻文本中提取命名实体(人物、组织、地点等)
NER F值达到85.22%
语法分析
分析句子结构和词性关系
依存分析UAS达到92.05%
信息提取
文档处理
从文档中提取关键信息和实体
支持18种实体类型识别
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