文件名称：pyner:Chain使用Chainer实现基于神经网络的命名实体识别器（Lample +，2016）
文件大小：75KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 08:45:47
deep-learning chainer named-entity-recognition neural-networks sequence-labeling
PyNER：Chainer中用于序列标记的工具包 PyNER是一个序列标记工具包，使研究人员和开发人员可以训练/评估神经序列标记方法。 快速开始 您可以在本地计算机或pyner上尝试pyner 。 1.本地机器 安装程序（如果不安装 ，请安装） poetry install 火车 # If a GPU is not available, specify `--device -1` pipenv run python pyner/named_entity/train.py config/training/conll2003.lample.yaml --device 0 2. Docker容器 建立容器 make build 发射容器 make start 火车 您必须在Docker容器中执行此命令。 # If a GPU is not available, specify `--dev
【文件预览】：
pyner-master
----pyner()
--------named_entity()
--------__init__.py(0B)
--------util()
----.github()
--------workflows()
----poetry.lock(111KB)
----model()
--------.gitkeep(0B)
----Dockerfile(754B)
----config()
--------external()
--------model()
--------training()
--------preprocessing()
--------iteration()
--------optimizer()
----LICENSE(1KB)
----setup.cfg(61B)
----README.md(8KB)
----Makefile(1KB)
----data()
--------.gitkeep(0B)
----docs()
--------CPC1.0.md(1KB)
----tests()
--------named_entity()
--------util()
----.gitignore(296B)
----pyproject.toml(504B)
----bin()
--------parse_CoNLL2003.py(3KB)
--------fetch_lample_embedding.py(1KB)
--------prepare_embeddings.py(892B)
----static()
--------image()