Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 8 июл 2026

Ссылки

en_core_web_sm

Разметка токеновТекст → label

Компактная англоязычная модель spaCy для разметки текста, синтаксического анализа и распознавания именованных сущностей.

3скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 июл 2026

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_core_web_sm — небольшая англоязычная NLP-модель spaCy, опубликованная в репозитории yingshiping/en_core_web_sm. Версия 3.7.1 предназначена для обработки английского текста на CPU и включает компоненты tok2vec, tagger, parser, senter, ner, attribute_ruler и lemmatizer.

Модель подходит для разметки частей речи, синтаксического анализа, определения границ предложений, лемматизации и распознавания именованных сущностей, включая людей, организации, географические объекты, даты и денежные суммы. В README приведены метрики TOKEN_ACC 99,86%, TOKEN_P 99,57% и TOKEN_R 99,58%; они относятся к описанной в карточке оценке и могут не отражать качество на других данных.

Модель распространяется по лицензии MIT. Для работы требуется spaCy версии не ниже 3.7.2. Это компактная модель общего назначения, поэтому её метрики и набор меток не гарантируют одинаковую точность на текстах из разных областей и жанров.

Сценарии применения

разметка частей речи в английском тексте
поиск имён людей и названий организаций
извлечение дат, денежных сумм и географических объектов
разбиение английского текста на предложения
синтаксический разбор и лемматизация английских документов

Ограничения

Компактная общая модель; приведённые в README метрики могут не переноситься на другие жанры и предметные области. Для работы требуется spaCy версии не ниже 3.7.2.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Details: https://spacy.io/models/en#en_core_web_sm

English pipeline optimized for CPU. Components: tok2vec, tagger, parser, senter, ner, attribute_ruler, lemmatizer.

Feature	Description
Name	`en_core_web_sm`
Version	`3.7.1`
spaCy	`>=3.7.2,<3.8.0`
Default Pipeline	`tok2vec`, `tagger`, `parser`, `attribute_ruler`, `lemmatizer`, `ner`
Components	`tok2vec`, `tagger`, `parser`, `senter`, `attribute_ruler`, `lemmatizer`, `ner`
Vectors	0 keys, 0 unique vectors (0 dimensions)
Sources	OntoNotes 5 (Ralph Weischedel, Martha Palmer, Mitchell Marcus, Eduard Hovy, Sameer Pradhan, Lance Ramshaw, Nianwen Xue, Ann Taylor, Jeff Kaufman, Michelle Franchini, Mohammed El-Bachouti, Robert Belvin, Ann Houston)ClearNLP Constituent-to-Dependency Conversion (Emory University)WordNet 3.0 (Princeton University)
License	`MIT`
Author	Explosion

Label Scheme

Component	Labels
`tagger`	`$`, `''`, `,`, `-LRB-`, `-RRB-`, `.`, `:`, `ADD`, `AFX`, `CC`, `CD`, `DT`, `EX`, `FW`, `HYPH`, `IN`, `JJ`, `JJR`, `JJS`, `LS`, `MD`, `NFP`, `NN`, `NNP`, `NNPS`, `NNS`, `PDT`, `POS`, `PRP`, `PRP$`, `RB`, `RBR`, `RBS`, `RP`, `SYM`, `TO`, `UH`, `VB`, `VBD`, `VBG`, `VBN`, `VBP`, `VBZ`, `WDT`, `WP`, `WP$`, `WRB`, `XX`, `_SP`, ````
`parser`	`ROOT`, `acl`, `acomp`, `advcl`, `advmod`, `agent`, `amod`, `appos`, `attr`, `aux`, `auxpass`, `case`, `cc`, `ccomp`, `compound`, `conj`, `csubj`, `csubjpass`, `dative`, `dep`, `det`, `dobj`, `expl`, `intj`, `mark`, `meta`, `neg`, `nmod`, `npadvmod`, `nsubj`, `nsubjpass`, `nummod`, `oprd`, `parataxis`, `pcomp`, `pobj`, `poss`, `preconj`, `predet`, `prep`, `prt`, `punct`, `quantmod`, `relcl`, `xcomp`
`ner`	`CARDINAL`, `DATE`, `EVENT`, `FAC`, `GPE`, `LANGUAGE`, `LAW`, `LOC`, `MONEY`, `NORP`, `ORDINAL`, `ORG`, `PERCENT`, `PERSON`, `PRODUCT`, `QUANTITY`, `TIME`, `WORK_OF_ART`

Accuracy

Type	Score
`TOKEN_ACC`	99.86
`TOKEN_P`	99.57
`TOKEN_R`	99.58
`TOKEN_F`	99.57
`TAG_ACC`	97.25
`SENTS_P`	92.02
`SENTS_R`	89.21
`SENTS_F`	90.59
`DEP_UAS`	91.75
`DEP_LAS`	89.87
`ENTS_P`	84.55
`ENTS_R`	84.57
`ENTS_F`	84.56

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: 16e2f91