文件名称:
anago：双向LSTM-CRF和ELMo用于命名实体识别，词性标记等-源码
开发工具:
文件大小: 5mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：anaGo
anaGo是在Keras中实现的用于序列标记（NER，PoS标记等）的Python库。
anaGo可以解决序列标记任务，例如命名实体识别（NER），词性标记（POS标记），语义角色标记（SRL）等。 与传统的序列标签求解器不同，anaGo不需要定义任何语言相关的功能。 因此，我们可以轻松地将anaGo用于任何语言。
作为anaGo的示例，下图显示了英语的命名实体识别：
开始使用
在anaGo中，最简单的模型类型是Sequence模型。 序列模型包括诸如fit ， score ， analyze和save / load类的基本方法。 对于更复杂的功能，您应该使用anaGo模块，例如models ， preprocessing等。
这是数据加载器：
>> > from anago . utils import load_data_and_labels
>> > x_train , y_train = load_data_and_labels ( 'train.txt' )
>> > x_test , y_test = load_data_and_labels ( 't
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