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提示：T-NER是一个python工具，用于分析基于命名实体识别（NER）的语言模型微调。 它具有易于使用的界面，可以微调模型，在跨域数据集上进行测试，在此我们可以编译9个公开可用的NER数据集。 模型可以立即部署在我们的Web应用程序上以
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文件大小: 818kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-12
详细说明：T-NER：变形金刚NER
T-NER是一个Python工具，用于分析基于命名实体识别（NER）的语言模型微调。 它具有易于使用的界面，可以微调模型，在跨域数据集上进行测试，在此我们可以编译9个公开可用的NER数据集。 模型可以立即部署在我们的Web应用程序上以进行定性分析，而可以部署在微服务的API上。 同时，我们发布所有NER模型检查点，其中在所有数据集上训练最广泛的模型具有43种实体类型。
目录
：内置数据集和自定义数据集
：模型训练
：域内/域外评估
：从模型获取预测的API
：已发布的模型检查点
： 的跨域分析
：在Web应用程序上进行模型部署
开始使用
通过点子安装
pip install git+https://github.com/asahi417/tner
或克隆并安装库。
git clone https://github.com/asahi417/tne
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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