Характеристики

Опубликована: 9 июн 2025

Ссылки

Hugging Face

en_ud_L1_combined_trf

RusCucumber

Разметка токеновТекст → label4 профессии

Англоязычная модель spaCy для разметки частей речи и синтаксического анализа зависимостей.

204скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июн 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

en_ud_L1_combined_trf — англоязычная модель на базе spaCy, предназначенная для морфосинтаксического анализа текста. Она выполняет разметку частей речи и синтаксический разбор зависимостей, используя компоненты tagger и parser; схема охватывает 99 меток. Для версии 1.0.2 требуется spaCy 3.5.3 или новее.

В карточке указаны результаты оценки: точность разметки частей речи TAG_ACC — 97,20%, UAS — 93,72% и LAS — 91,70%. Модель подходит для извлечения грамматических признаков и структуры предложений в англоязычных текстах. Данных о размере модели и лицензии в предоставленных источниках нет.

Сценарии применения

разметка частей речи в английских текстах
построение дерева синтаксических зависимостей
извлечение грамматических признаков для NLP-конвейера

Ограничения

Модель предназначена для английского языка. Показатели точности приведены в карточке модели, но условия и набор данных оценки в предоставленном фрагменте не раскрыты.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Feature	Description
Name	`en_ud_L1_combined_trf`
Version	`1.0.2`
spaCy	`>=3.5.3,<3.6.0`
Default Pipeline	`transformer`, `tagger`, `parser`
Components	`transformer`, `tagger`, `parser`
Vectors	0 keys, 0 unique vectors (0 dimensions)
Sources	n/a
License	n/a
Author	n/a

Label Scheme

Component Labels

tagger $, '', ,, -LRB-, -RRB-, ., :, ADD, AFX, CC, CD, DT, EX, FW, GW, HYPH, IN, JJ, JJR, JJS, LS, MD, NFP, NN, NNP, NNPS, NNS, PDT, POS, PRP, PRP$, RB, RBR, RBS, RP, SYM, TO, UH, VB, VBD, VBG, VBN, VBP, VBZ, WDT, WP, WP$, WRB, ````

parser ROOT, acl, acl:relcl, advcl, advcl:relcl, advmod, amod, appos, aux, aux:pass, case, cc, cc:preconj, ccomp, compound, compound:prt, conj, cop, csubj, dep, det, det:predet, discourse, dislocated, expl, fixed, flat, goeswith, iobj, list, mark, nmod, nmod:npmod, nmod:poss, nmod:tmod, nsubj, nsubj:outer, nsubj:pass, nummod, obj, obl, obl:agent, obl:npmod, obl:tmod, orphan, parataxis, punct, reparandum, vocative, xcomp

Component	Labels
`tagger`	`$`, `''`, `,`, `-LRB-`, `-RRB-`, `.`, `:`, `ADD`, `AFX`, `CC`, `CD`, `DT`, `EX`, `FW`, `GW`, `HYPH`, `IN`, `JJ`, `JJR`, `JJS`, `LS`, `MD`, `NFP`, `NN`, `NNP`, `NNPS`, `NNS`, `PDT`, `POS`, `PRP`, `PRP$`, `RB`, `RBR`, `RBS`, `RP`, `SYM`, `TO`, `UH`, `VB`, `VBD`, `VBG`, `VBN`, `VBP`, `VBZ`, `WDT`, `WP`, `WP$`, `WRB`, ````
`parser`	`ROOT`, `acl`, `acl:relcl`, `advcl`, `advcl:relcl`, `advmod`, `amod`, `appos`, `aux`, `aux:pass`, `case`, `cc`, `cc:preconj`, `ccomp`, `compound`, `compound:prt`, `conj`, `cop`, `csubj`, `dep`, `det`, `det:predet`, `discourse`, `dislocated`, `expl`, `fixed`, `flat`, `goeswith`, `iobj`, `list`, `mark`, `nmod`, `nmod:npmod`, `nmod:poss`, `nmod:tmod`, `nsubj`, `nsubj:outer`, `nsubj:pass`, `nummod`, `obj`, `obl`, `obl:agent`, `obl:npmod`, `obl:tmod`, `orphan`, `parataxis`, `punct`, `reparandum`, `vocative`, `xcomp`

Accuracy

Type	Score
`TAG_ACC`	97.20
`DEP_UAS`	93.72
`DEP_LAS`	91.70
`SENTS_P`	92.64
`SENTS_R`	91.46
`SENTS_F`	92.05
`POS_ACC`	0.00
`TRANSFORMER_LOSS`	106065.49
`TAGGER_LOSS`	78371.56
`PARSER_LOSS`	803506.29

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели spaCy требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов: 73f3362