這是一個基於spaCy框架的俄語專利命名實體識別模型，專注於識別專利文本中的特定實體類型。

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en_skillner是一個專門用於從招聘廣告中提取技能、經驗和福利的命名實體識別模型。該模型基於spaCy框架構建，能夠準確識別招聘文本中的三類關鍵實體。自2025年5月起，Nesta已停止對該模型的進一步開發和維護。

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一個基於spaCy的命名實體識別模型，專門用於從簡歷中提取關鍵信息。

自然語言處理Spacy多語言

這是一個針對職業、設施和經驗實體進行優化的spaCy NER模型，適用於求職者領域的文本分析

自然語言處理Spacy多語言

基於spaCy的拉丁語處理模型，支持多種自然語言處理任務。

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基於Spacy的多語言（加泰羅尼亞語與西班牙語）匿名化模型，用於識別和匿名化敏感數據。

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針對土耳其語優化的中等規模spaCy管道，包含分詞、詞性標註、形態分析、依存句法分析和命名實體識別功能

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這是一個基於spaCy框架訓練的印度法律命名實體識別模型，專門用於識別印度法律判決文本中的各類法律實體，在測試中達到91.076的F1分數，支持14種法律實體類型的識別。

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spaCy提供的克羅地亞語大型語言處理模型，適用於多種NLP任務

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spaCy提供的針對CPU優化的芬蘭語處理流程，包含詞性標註、依存分析、命名實體識別等完整NLP功能

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針對CPU優化的芬蘭語處理流程，包含標記分類、依存分析等自然語言處理功能

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針對CPU優化的韓語處理流程，包含分詞、詞性標註、依存分析、命名實體識別等完整NLP功能

自然語言處理Spacy韓語

針對CPU優化的韓語處理流程，包含分詞、詞性標註、依存分析、命名實體識別等完整NLP功能

自然語言處理Spacy韓語

針對CPU優化的韓語處理流程，包含分詞、詞性標註、依存分析、命名實體識別等功能

自然語言處理Spacy韓語

針對CPU優化的瑞典語自然語言處理流程，包含詞性標註、命名實體識別等完整NLP組件

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spaCy提供的瑞典語小型自然語言處理模型，針對CPU優化，包含分詞、詞性標註、依存分析等完整NLP流程

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用於英語詞性和修辭標註的spaCy處理流程，支持命名實體識別和詞性標註任務。

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spaCy提供的大型德語語言處理模型，支持詞性標註、依存分析、命名實體識別等NLP任務

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en_core_med7_trf 是一個基於 spaCy 的臨床自然語言處理模型，專門用於從電子健康記錄中識別和分類藥物相關的命名實體。

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基於MBAD數據集訓練的Spacy transformers模型，用於識別句子中的偏見詞彙/短語

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