spacy_ws:Spacy.io的Websocket示例

【文件属性】：
文件名称：spacy_ws:Spacy.io的Websocket示例
文件大小：203KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-05 21:49:27
nlp websocket spacy spacy-models spacy-ner spacyio_ws 将Websocket与Spacy.io NLP库结合的示例。 Websocket流数据示例，该数据由Spacy库标识为类型并返回Entities。 服务器/客户端 服务器的行为类似于NLP API-打开websocket侦听器，然后等待连接。 连接后，它将读取流，然后通过NLP模型解析流，并返回已标识的实体。 客户端打开与服务器的连接-然后它允许用户键入内容，键入的内容将流式传输到NLP模型。 # setup sudo setup.sh ./run.sh 这将在您的本地主机上打开一个门户，您可以从Web浏览器访问该门户。 它将允许您加载数据集，代码实体，并加载不同的模型并进行测试。 训练 显示了训练新数据集的示例-非常基本的示例。 训练到的数据将被训练并存储在模型文件夹中。 # setup sudo setup.sh

【文件预览】：
spacy_ws-master
----nlp-scripts()
--------nlp-server.sh(233B)
--------nlp-client.sh(234B)
--------nlp-portal.sh(250B)
--------nlp-train.sh(286B)
----nlp-training()
--------report_data()
--------generic_redaction_spacy_train.py(4KB)
--------generic_report_spacy_train.py(4KB)
--------redact_data()
----run.sh(815B)
----train.sh(354B)
----LICENSE(34KB)
----LICENSE.md(34KB)
----README.md(1KB)
----sample()
--------weapon_spacy_train.py(8KB)
--------spacy_ex.py(865B)
----nlp-server()
--------ws_api_server.py(3KB)
--------ws_api_client.py(2KB)
----nlp-portal()
--------public()
--------views()
--------src()
--------lib()
--------etc()
--------app.js(2KB)
--------build-dist.sh(888B)
--------bin()
--------routes()
--------package-lock.json(132KB)
--------package.json(756B)
----.gitignore(1KB)
----setup.sh(470B)