Metadata-Version: 2.1
Name: es-core-news-sm
Version: 3.5.0
Summary: Spanish pipeline optimized for CPU. Components: tok2vec, morphologizer, parser, senter, ner, attribute_ruler, lemmatizer.
Home-page: https://explosion.ai
Author: Explosion
Author-email: contact@explosion.ai
License: GNU GPL 3.0
License-File: LICENSE
License-File: LICENSES_SOURCES
Requires-Dist: spacy (<3.6.0,>=3.5.0)

### Details: https://spacy.io/models/es#es_core_news_sm

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

| Feature | Description |
| --- | --- |
| **Name** | `es_core_news_sm` |
| **Version** | `3.5.0` |
| **spaCy** | `>=3.5.0,<3.6.0` |
| **Default Pipeline** | `tok2vec`, `morphologizer`, `parser`, `attribute_ruler`, `lemmatizer`, `ner` |
| **Components** | `tok2vec`, `morphologizer`, `parser`, `senter`, `attribute_ruler`, `lemmatizer`, `ner` |
| **Vectors** | 0 keys, 0 unique vectors (0 dimensions) |
| **Sources** | [UD Spanish AnCora v2.8](https://github.com/UniversalDependencies/UD_Spanish-AnCora) (Martínez Alonso, Héctor; Zeman, Daniel)<br />[WikiNER](https://figshare.com/articles/Learning_multilingual_named_entity_recognition_from_Wikipedia/5462500) (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran)<br />[spaCy lookups data](https://github.com/explosion/spacy-lookups-data) (Explosion) |
| **License** | `GNU GPL 3.0` |
| **Author** | [Explosion](https://explosion.ai) |

### Label Scheme

<details>

<summary>View label scheme (468 labels for 3 components)</summary>

| Component | Labels |
| --- | --- |
| **`morphologizer`** | `Definite=Def\|Gender=Masc\|Number=Sing\|POS=DET\|PronType=Art`, `Gender=Masc\|Number=Sing\|POS=NOUN`, `Definite=Def\|Gender=Masc\|Number=Sing\|POS=ADP\|PronType=Art`, `Gender=Masc\|Number=Sing\|POS=ADJ`, `POS=ADP`, `Definite=Def\|Gender=Fem\|Number=Plur\|POS=DET\|PronType=Art`, `POS=PROPN`, `Case=Acc\|POS=PRON\|Person=3\|PrepCase=Npr\|PronType=Prs\|Reflex=Yes`, `Mood=Ind\|Number=Sing\|POS=VERB\|Person=3\|Tense=Past\|VerbForm=Fin`, `POS=VERB\|VerbForm=Inf`, `Gender=Fem\|Number=Sing\|POS=DET\|PronType=Dem`, `Gender=Fem\|Number=Sing\|POS=NOUN`, `Gender=Fem\|Number=Plur\|POS=NOUN`, `Gender=Fem\|Number=Plur\|POS=DET\|PronType=Ind`, `POS=PRON\|PronType=Int,Rel`, `Mood=Sub\|Number=Plur\|POS=VERB\|Person=3\|Tense=Pres\|VerbForm=Fin`, `Definite=Def\|Gender=Fem\|Number=Sing\|POS=DET\|PronType=Art`, `POS=SCONJ`, `POS=NOUN`, `Definite=Def\|Gender=Masc\|Number=Plur\|POS=DET\|PronType=Art`, `Number=Plur\|POS=NOUN`, `Gender=Masc\|Number=Plur\|POS=DET\|PronType=Ind`, 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| **`parser`** | `ROOT`, `acl`, `advcl`, `advmod`, `amod`, `appos`, `aux`, `case`, `cc`, `ccomp`, `compound`, `conj`, `cop`, `csubj`, `dep`, `det`, `expl:impers`, `expl:pass`, `expl:pv`, `fixed`, `flat`, `iobj`, `mark`, `nmod`, `nsubj`, `nummod`, `obj`, `obl`, `parataxis`, `punct`, `xcomp` |
| **`ner`** | `LOC`, `MISC`, `ORG`, `PER` |

</details>

### Accuracy

| Type | Score |
| --- | --- |
| `TOKEN_ACC` | 100.00 |
| `TOKEN_P` | 99.89 |
| `TOKEN_R` | 99.95 |
| `TOKEN_F` | 99.92 |
| `POS_ACC` | 98.15 |
| `MORPH_ACC` | 97.72 |
| `MORPH_MICRO_P` | 99.24 |
| `MORPH_MICRO_R` | 98.61 |
| `MORPH_MICRO_F` | 98.93 |
| `SENTS_P` | 96.30 |
| `SENTS_R` | 98.15 |
| `SENTS_F` | 97.22 |
| `DEP_UAS` | 90.38 |
| `DEP_LAS` | 86.85 |
| `TAG_ACC` | 95.81 |
| `LEMMA_ACC` | 96.26 |
| `ENTS_P` | 89.10 |
| `ENTS_R` | 89.18 |
| `ENTS_F` | 89.14 |
