基础模型:

• 微软/mdeberta-v3-base 任务类型: 标记分类 标签:
• 词性标注
• 多语言
• deberta
• 自然语言处理

词性标注 - 分词与类别划分

使用Hugging Face提取词汇及其词性类别的简易脚本。

from transformers import pipeline

# 加载模型与分词器
pos_pipeline = pipeline("token-classification", model="jordigonzm/mdeberta-v3-base-multilingual-pos-tagger")

# 输入文本
text = "2024年1月3日，这款价值570万美元的原型机——人工智能驱动机器人技术的重大突破——成功通过了全部37项严格性能测试！"

# 执行词性标注
words = text.split(" ")
tokens = pos_pipeline(words)

# 打印词汇及其类别
for word, group_token in zip(words, tokens):
    print(f"{word:<15}", end=" ")
    for token in group_token:
        print(f"{token['word']:<8} → {token['entity']:<8}", end=" | ")
    print("\n" + "-" * 80)

带停用词提取的词性标注

自动检测并提取文本中的名词与停用词。

该脚本执行词性标注功能：

• 准确重构词汇
• 分配词性标签
• 提取两大关键词类：
  • 名词与专有名词（NOUN, PROPN）→ 文本核心词汇
  • 停用词（DET, ADP, PRON, AUX, CCONJ, SCONJ, PART）→ 冠词、介词、连词等

from transformers import pipeline

# 加载预训练词性标注模型
pos_pipeline = pipeline("ner", model="jordigonzm/mdeberta-v3-base-multilingual-pos-tagger")

# 输入文本
text = "有意提供该服务的公司需负责标识牌与信息板的维护。"

# 执行词性标注
tokens = pos_pipeline(text)

# 打印原始标记及其词性标签
print("\n标记词性标注结果:")
for token in tokens:
    print(f"{token['word']:10} → {token['entity']}")

# 正确重构完整词汇
words, buffer, labels = [], [], []

for token in tokens:
    raw_word = token["word"]

    if raw_word.startswith("▁"):  # 新词起始
        if buffer:
            words.append("".join(buffer))  # 添加完整词汇
            labels.append(buffer_label)
        buffer = [raw_word.replace("▁", "")]
        buffer_label = token["entity"]
    else:
        buffer.append(raw_word)  # 继续构建词汇

# 添加缓冲区最后一个词
if buffer:
    words.append("".join(buffer))
    labels.append(buffer_label)

# 打印最终词性标注结果
print("\n词性标注最终结果:")
for word, label in zip(words, labels):
    print(f"{word:<15} → {label}")

# 定义待提取的有效词性标签
noun_tags = {"NOUN", "PROPN"}  # 名词与专有名词
stopword_tags = {"DET", "ADP", "PRON", "AUX", "CCONJ", "SCONJ", "PART"}  # 常见停用词性标签

# 分别提取名词和停用词
filtered_nouns = [word for word, tag in zip(words, labels) if tag in noun_tags]
stopwords = [word for word, tag in zip(words, labels) if tag in stopword_tags]

# 打印提取结果
print("\n筛选出的名词与专有名词:", filtered_nouns)
print("\n检测到的停用词:", stopwords)

多语言词性标注系统

概述

本报告阐述了多语言词性标注模型的评估框架与潜在训练配置方案。该模型基于Transformer架构，并在有限训练周期后进行性能评估。

预期指标范围

• 验证损失值: 通常介于0.02至0.1之间，具体取决于数据集复杂度与正则化强度
• 整体精确率: 预计达96%至99%，受数据集多样性与分词质量影响
• 整体召回率: 普遍位于96%至99%区间，影响因素同精确率
• 整体F1分数: 预期范围96%至99%，平衡精确率与召回率
• 整体准确率: 波动于97%至99.5%，取决于语言差异与模型鲁棒性
• 评估速度: 典型值为100-150样本/秒 | 25-40步/秒，与批处理规模及硬件相关

训练配置参数

• 模型架构: 基于Transformer（如BERT/RoBERTa/XLM-R）
• 训练周期: 2至5轮，根据收敛情况与验证表现调整
• 批处理规模: 1至16，权衡内存限制与训练稳定性
• 学习率: 1e-6至5e-4，结合优化动态与预热策略进行调整