文件名称：deepseg:张量流2.x中的中文分词
文件大小：23KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 15:21:45
tensorflow crf keras segmentation sequence-labeling
deepseg Tensorflow 2.x 实现的神经网络分词模型！一键训练&一键部署！ tensorflow 1.x的实现请切换到tf1分支 推荐本项目使用到的两个库： 用于加载各种预训练Bert和Albert模型。 基于之上的CRF层实现。 开发环境 conda create -n deepseg python=3.6 conda activate deepseg pip install -r requirements.txt 数据集下载 训练模型 可以使用deepseg/run_deepseg.py脚本来训练你的模型。需要提供以下参数： --model，模型，可选择 bisltm-crf, bigru-crf, bert-crf, albert-crf, bert-bilstm-crf, albert-bilstm-crf 如果是bert-based或者albert-base
【文件预览】：
deepseg-master
----testdata()
--------test_small.txt(4KB)
--------vocab_small.txt(220B)
--------train_small.txt(10KB)
----tests()
--------dataset_test.py(782B)
--------__init__.py(0B)
--------pretrained_models_test.py(2KB)
--------models_test.py(1KB)
--------processor_test.py(631B)
----LICENSE(11KB)
----deepseg()
--------models.py(5KB)
--------run_deepseg.py(5KB)
--------dataset.py(6KB)
--------processor.py(5KB)
--------__init__.py(0B)
----requirements.txt(72B)
----.gitignore(1KB)
----README.md(3KB)