ru_custom_new_model / README.md

Dessan

Update README.md

caced4f verified almost 2 years ago

preview code

raw

history blame contribute delete

3.99 kB

metadata

language:
  - ru
library_name: spacy
tags:
  - code
widget:
  - text: >-
      Ровно 20 лет назад, 29 марта 2004 года, произошло очередное расширение
      НАТО: к организации присоединись сразу семь стран бывшего
      социалистического лагеря. В России этот шаг стал предметом серьезных
      обсуждений. Министр иностранных дел России Сергей Лавров назвал решение
      «ошибочным шагом на пути укрепления европейской безопасности». Суть
      позиции России заключалась в том, чтобы параллельно расширению НАТО
      запустить переговорный процесс по созданию новой архитектуры европейской
      безопасности. Однако сделать это не удалось: вскоре случилось не менее
      масштабное увеличение числа стран-членов Европейского союза (ЕС), а затем
      начались массовые протесты на Украине, в результате которых к власти
      пришел сторонник евроатлантического курса Виктор Ющенко. Произошел
      геополитический сдвиг. О том, почему НАТО решила расширяться на восток
      после распада СССР и победы США в холодной войне и как Россия изменила
      из-за этого свою внешнюю политику, «Ленте.ру» рассказал заместитель
      директора Центра комплексных европейских и международных исследований
      (ЦКЕМИ) Национального исследовательского университета «Высшая школа
      экономики» Дмитрий Суслов.
pipeline_tag: token-classification

Russian pipeline optimized for CPU. Components: tok2vec, morphologizer, parser, senter, ner, attribute_ruler, lemmatizer.

Feature	Description
Name	`ru_custom_new_model`
Version	`0.0.1`
spaCy	`>=3.7.0,<3.8.0`
Default Pipeline	`tok2vec`, `morphologizer`, `parser`, `attribute_ruler`, `lemmatizer`, `ner`
Components	`tok2vec`, `morphologizer`, `parser`, `senter`, `attribute_ruler`, `lemmatizer`, `ner`
Vectors	500002 keys, 500002 unique vectors (300 dimensions)
Sources	n/a
License	`MIT`
Author	Dessan

Label Scheme

View label scheme (905 labels for 3 components)

Component	Labels
`morphologizer`	`Case=Nom\|Degree=Pos\|Number=Plur\|POS=ADJ`, `Animacy=Anim\|Case=Nom\|Gender=Masc\|Number=Plur\|POS=NOUN`, `Aspect=Perf\|Mood=Ind\|Number=Plur\|POS=VERB\|Tense=Pa>

Accuracy

Type	Score
`TOKEN_ACC`	99.68
`TOKEN_P`	97.28
`TOKEN_R`	98.31
`TOKEN_F`	97.79
`POS_ACC`	98.93
`MORPH_ACC`	97.49
`MORPH_MICRO_P`	98.97
`MORPH_MICRO_R`	98.30
`MORPH_MICRO_F`	98.64
`SENTS_P`	99.87
`SENTS_R`	99.85
`SENTS_F`	99.86
`DEP_UAS`	96.22
`DEP_LAS`	95.12
`TAG_ACC`	98.93
`LEMMA_ACC`	0.00
`ENTS_P`	95.24
`ENTS_R`	95.35
`ENTS_F`	95.30