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### Details: https://spacy.io/models/de#de_core_news_md

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

| Feature | Description |
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| **Name** | `de_core_news_md` |
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| **Sources** | [Sprogteknologisk orddatabase over det danske sprog](https://cst.ku.dk/sto_ordbase/) (Center for Language Technology, University of Copenhagen)
[TIGER Corpus](https://www.ims.uni-stuttgart.de/forschung/ressourcen/korpora/tiger.html) (Brants, Sabine, Stefanie Dipper, Peter Eisenberg, Silvia Hansen, Esther König, Wolfgang Lezius, Christian Rohrer, George Smith, and Hans Uszkoreit)
[Tiger2Dep](https://www.ims.uni-stuttgart.de/forschung/ressourcen/werkzeuge/tiger2dep/) (Wolfgang Seeker)
[WikiNER](https://figshare.com/articles/Learning_multilingual_named_entity_recognition_from_Wikipedia/5462500) (Joel Nothman, Nicky Ringland, Will Radford, Tara Murphy, James R Curran)
[Explosion fastText Vectors (cbow, OSCAR Common Crawl + Wikipedia)](https://spacy.io) (Explosion) |
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### Label Scheme

View label scheme (772 labels for 5 components)

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### Accuracy

| Type | Score |
| --- | --- |
| `TAG_ACC` | 97.78 |
| `SENTS_P` | 95.22 |
| `SENTS_R` | 95.85 |
| `SENTS_F` | 94.73 |
| `ENTS_P` | 84.44 |
| `ENTS_R` | 83.42 |
| `ENTS_F` | 83.93 |
| `TOKEN_ACC` | 99.98 |
| `TOKEN_P` | 99.92 |
| `TOKEN_R` | 99.90 |
| `TOKEN_F` | 99.91 |
| `POS_ACC` | 98.30 |
| `MORPH_ACC` | 91.59 |
| `MORPH_MICRO_P` | 95.69 |
| `MORPH_MICRO_R` | 95.67 |
| `MORPH_MICRO_F` | 95.68 |
| `DEP_UAS` | 92.49 |
| `DEP_LAS` | 90.54 |
| `LEMMA_ACC` | 73.43 |