语言:

• 西班牙语

标签:

• 推特
• 词性标注

西班牙语/英语词性标注模型

robertuito-pos

代码库: https://github.com/pysentimiento/pysentimiento/

本模型基于LinCE NER语料库的西班牙语/英语混合数据集训练，该数据集是代码转换任务的基准。基础模型采用RoBERTuito——一个针对西班牙语推文训练的RoBERTa模型。

使用说明

建议通过pysentimiento库直接调用本模型，由于分词问题当前无法通过标准流程正常使用

from pysentimiento import create_analyzer

pos_analyzer = create_analyzer("pos", lang="es")

pos_analyzer.predict("Quiero que esto funcione correctamente! @perezjotaeme")
 
 
>[{'type': 'PROPN', 'text': 'Quiero', 'start': 0, 'end': 6},
> {'type': 'SCONJ', 'text': 'que', 'start': 7, 'end': 10},
> {'type': 'PRON', 'text': 'esto', 'start': 11, 'end': 15},
> {'type': 'VERB', 'text': 'funcione', 'start': 16, 'end': 24},
> {'type': 'ADV', 'text': 'correctamente', 'start': 25, 'end': 38},
> {'type': 'PUNCT', 'text': '!', 'start': 38, 'end': 39},
> {'type': 'NOUN', 'text': '@perezjotaeme', 'start': 40, 'end': 53}]

性能表现

数据来自LinCE排行榜

引用文献

若在研究中使用了本模型，请引用pysentimiento、RoBERTuito和LinCE的相关论文：

@misc{perez2021pysentimiento,
      title={pysentimiento: 面向情感分析与社交NLP任务的Python工具包},
      author={Juan Manuel Pérez and Juan Carlos Giudici and Franco Luque},
      year={2021},
      eprint={2106.09462},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}
@inproceedings{ortega2019overview,
  title={西班牙语变体讽刺检测任务综述},
  author={Ortega-Bueno, Reynier and Rangel, Francisco and Hernández Farías, D and Rosso, Paolo and Montes-y-Gómez, Manuel and Medina Pagola, José E},
  booktitle={第34届西班牙自然语言处理学会会议论文集},
  volume={2421},
  pages={229--256},
  year={2019}
}

@inproceedings{aguilar2020lince,
  title={LinCE: 语言代码转换评估的集中化基准},
  author={Aguilar, Gustavo and Kar, Sudipta and Solorio, Thamar},
  booktitle={第12届语言资源与评估会议论文集},
  pages={1803--1813},
  year={2020}
}