pos-french
法语POET增强型词性标注器基于ANTILLES语料库
项目POET使用了ANTILLES语料库，结合FastText和Bi-LSTM-CRF标注模型，为法语文本提供涵盖性别、数量及时态等信息的60种词性标签。通过Flair实现的准确标注工具。
项目介绍：POET 法语词性标注器
项目背景
POET 是一个法语扩展词性标注器项目，旨在为法语文本的每个词分配一个适当的词性标签。该模型基于一种先进的自然语言处理技术，能够识别扩展的词性类别，从而提供更丰富的语言和语义信息。
数据集和技术
- 数据集：项目使用的是 ANTILLES 数据集，这是一个基于 2015 年创建的 UD_French-GSD 的语料库。
- 词向量：采用了 FastText 的词向量技术。
- 序列标注：采用了 Bi-LSTM-CRF 模型，进行语言序列标注。
标签扩展
在原有的数据集中，有 17 个不同的词性类标签。通过标签扩展，POET 项目目前能够识别多达 60 个类标签，包括性别、数、时态、动词形式等更详细的信息。
原有标签示例: PRON, VERB, NOUN, ADJ 新扩展标签示例: PREP: 介词，如 "de" AUX: 助动词，如 "est" PRON: 代词，如 "qui ce quoi" VERB: 动词，如 "obtient"
人员与机构
- 项目人员：
- 所属机构：
- 法国阿维尼翁大学 NLP 团队
- 法国南特大学 TALN 团队
如何使用
要使用该模型，需要通过PIP安装 Flair，并使用如下代码进行调用：
from flair.data import Sentence from flair.models import SequenceTagger # 加载模型 model = SequenceTagger.load("qanastek/pos-french") sentence = Sentence("George Washington est allé à Washington") # 预测词性标签 model.predict(sentence) # 输出预测结果 print(sentence.to_tagged_string())
评估结果
POET 模型在测试数据上的表现相当出色：
- 微平均 F1 分数：0.952
- 宏平均 F1 分数：0.8644
- 准确率：0.952
这个表现反映了模型对文本中不同词性的高度识别能力。
致谢与引用
该项目得到 Zenidoc 的财务支持。研究人员在国际会议和期刊上发表了多个相关论文。对于使用此模型的研究或项目，请引用相关的论文。
结语
POET 项目在法语词性标注领域取得了显著的进展，通过引入复杂的模型结构和丰富的数据集扩展，使得对法语文本的理解更加细致和多元化。这为语言学研究以及应用在翻译、文本分析等领域提供了强有力的工具。
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