kashgari

最新推荐文章于 2025-11-20 08:36:33 发布
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python分类工具_Kashgari:一个方便快捷的命名实体识别、文本分类工具包
weixin_42353258的博客
02-10 1230
Kashgari:一个方便快捷的命名实体识别、文本分类工具包最近小编做一个项目时发现的一个很好用的工具包(很适合小白直接上手)Kashgari安装(1)利用pip直接安装，这里为了方便小伙伴更加快捷的安装，使用了清华镜像源。pip install kashgari -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/(2)如果装了Anaconda环境就用cond...
Kashgari:一个方便快捷的命名实体识别、文本分类工具包
SinGaln的博客
09-24 5596
Kashgari:一个方便快捷的命名实体识别、文本分类工具包 最近小编做一个项目时发现的一个很好用的工具包（很适合小白直接上手） Kashgari安装 （1）利用pip直接安装，这里为了方便小伙伴更加快捷的安装，使用了清华镜像源。 pip install kashgari -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ （2）如果装了Anaconda环境就用conda安装（用pip也行），安装速度慢的话也可以先配置为清华镜像源。 conda install kas
Kashgari：Kashgari是基于tf.keras构建的用于文本标签和文本分类的生产级NLP转移学习框架，包括Word2Vec，BERT和GPT2语言嵌入
02-04
| | | :party_popper: :party_popper: :party_popper: 我们发布了带有TF2支持的2.0.0版本。 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 如果您将此项目用于研究，请引用： @misc{Kashgari author = {Eliyar Eziz}, title = {Kashgari}, year = {2019}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/BrikerMan/Kashgari}} } 总览 Kashgari是一个简单而强大的NLP Transfer学
Kashgari:Kashgari是基于tf.keras构建的用于文本标签和文本分类的生产级NLP转移学习框架，包括Word2Vec，BERT和GPT2语言嵌入
05-11
| | | :party_popper: :party_popper: :party_popper: 我们发布了带有TF2支持的2.0.0版本。 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 如果您将此项目用于研究，请引用： @misc{Kashgari author = {Eliyar Eziz}, title = {Kashgari}, year = {2019}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/BrikerMan/Kashgari}} } 概述 Kashgari是一个简单而强大的NLP Transfer学习框架，可在5分钟内为命名实体识别（NER），词性标记（PoS）和文本分类任务构建最先进的模型。 人性化。 Kashgari的代码简单明了，经过了很好的文档编制和测试，这使得它很容易理解和修改。
Python库 | kashgari-2.0.0a2.tar.gz
03-06
python库。 资源全名：kashgari-2.0.0a2.tar.gz
NLP（十七）利用tensorflow-serving部署kashgari模型
山阴少年
10-18 2609
利用tensorflow-serving部署kashgari模型
Bert_Classifier:bert文本分类，albert，keras_bert，bert4keras，kashgari，fastbert，flask + uwsgi + keras部署模型，时间实体识别，tfidf关键词抽取，tfidf文本相似度
05-11
4、run_kashgari_classifier.py 基于kashgari实现的文本分类 原文链接： 5、run_ChineseDailyNerCorpus.py 基于kashgari + bert/albert实现的ner 原文链接： 6、Bert_Train.py 基于bert训练模型，并保存为pb格式 ...
基于ner, albert，keras_bert，bert4keras，kashgari，fastbert，flask + uwsgi + keras的文本分类模型新版源码+说明.zip
02-17
基于ner, albert，keras_bert，bert4keras，kashgari，fastbert，flask + uwsgi + keras的文本分类模型新版源码+说明.zip 基于ner, albert，keras_bert，bert4keras，kashgari，fastbert，flask + uwsgi + keras的...
Kashgari 开源项目教程
gitblog_00259的博客
11-20 831
Kashgari 是一个极简且强大的 NLP 框架，主要用于文本分类和标注任务。它基于 TensorFlow 和 Keras，提供了简单易用的 API 和完善的文档。Kashgari 内置了多种预训练的语言模型，如 BERT 和 GPT-2，使得用户可以快速构建和训练高性能的 NLP 模型。 ## 项目快速启动 ### 安装 Kashgari 首先，确保你已经安装了 Python 和 pip
kashgari使用记录
weixin_44155559的博客
04-02 2120
NLP中kashgari包的使用一、 创建虚拟环境二、 从零开始安装所用包anacondatensorflowkashgari三、作者代码详细说明数据集格式准备需要的包读取并划分数据 kashgari是基于tensorflow的一个NLP Transfer学习框架，作者在文档内已经写名了各种用法，详情可见kashgari文档。 这篇博客的目的是记录自己使用kashgari过程中遇到的许多琐碎问题，以及自己关于NLP的学习过程部分，方便日后回顾查看使用 一、 创建虚拟环境 首先要明确一个电脑里可以有多种p
kashgari的Python项目-NLP框架(实体识别（NER）、词性标注（PoS）和文本分类任务)
张伟的专栏
12-29 2398
简单而强大的NLP框架，在5分钟内为命名实体识别（NER）、词性标注（PoS）和文本分类任务构建最新模型 喀什是： 人性化。喀什噶尔的代码是直截了当的，有很好的文档和测试，这使得它非常容易理解和修改。 功能强大且简单。喀什允许您将最先进的自然语言处理（nlp）模型应用于文本，如命名实体识别（ner）、词性标注（pos）和分类。 keras基础。Kashgare直接构建在Keras上，使您可以轻松地训练模型，并使用不同的嵌入和模型结构尝试新方法。 易于微调。Kashgare构建了预先训练的Ber..
安装kashgari遇到的坑
hello_wor1d的博客
09-05 1366
pip install kashgari==1.1.5 这里有个血与泪的教训，我按照官方文档的来，满足了所有环境需求，但pip install kashigari==1.1.5的时候就是安装不上，一直报 Could not find a version that satisfies the requirement ****(from version:) No matching distribution found for **** 这个提示说明源上有库，只是不满足我的环境要求。 我尝试了更新pip，结
Kashgari 项目常见问题解决方案
gitblog_00094的博客
11-20 1068
Kashgari 是一个基于 TensorFlow 的高级自然语言处理（NLP）迁移学习框架，它可以帮助开发者快速构建用于命名实体识别（NER）、词性标注（PoS）和文本分类任务的状态-of-the-art 模型。Kashgari 的代码简单直观，文档齐全且经过充分测试，非常适合初学者和研究人员使用。该项目主要使用 Python 编程语言。 ## 2. 新手常见问题及解决步骤 ### 问题一：
pip安装kashgari报错
AAA28256的博客
03-14 367
pip安装kashgari报错已解决
探索Kashgari：深度学习中的自然语言处理利器
gitblog_00087的博客
11-20 468
是一个基于PyTorch的轻量级、高性能的自然语言处理（NLP）工具包，由BrikerMan团队开发。它旨在为研究人员和开发者提供一种简洁、易用的方式来实现序列标注任务，如命名实体识别（NER）、情感分析和文本分类等。 ## 技术分析 ### 架构设计 Kashgari采用了模块化的设计，使得模型构建、训练、评估与部署流程清晰明了。它的主要组成部分包括： 1. **预处理模块**：负责数据
关于自然语言的bert论文和推荐kashgari库
hufei_neo的博客
03-11 4612
2018年底最近谷歌发布了基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型，该预训练模型能高效抽取文本信息并应用于各种 NLP 任务，该研究凭借预训练模型刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。如果这种预训练方式能经得起实践的检验，那么各种 NLP 任务只需要少量数据进行微调就能实现非常好的效果，BERT 也将成为一种名副其实的骨干网络。 关于bert开源的github地址h...
docker + Kashgari 文本分类 + Serving部署
llllllloooooo的博客
04-23 748
环境 # docker 镜像 训练镜像： （包含）tensorflow_gpu1.14.0 + keras 2.2.5 + cuda10 + kashgari-tf 0.5.5 部署镜像：tensorflow/serving 1.14.0 训练 import pandas as pd from kashgari.embeddings import BERTEmbedding import ka...
使用Kashgari模型部署TensorFlow Serving服务指南
最新发布
gitblog_00984的博客
11-20 762
TensorFlow Serving是一个高性能的机器学习模型服务系统，专为生产环境设计。本文将详细介绍如何将Kashgari训练好的NLP模型部署为TensorFlow Serving服务，并提供完整的客户端调用示例。 ## 准备工作 在开始之前，请确保已安装以下环境： - TensorFlow Serving (推荐使用Docker方式) - Kashgari最新版本 - Python请求
Word2Vec词向量训练、使用及可视化操作【保姆级教程（包含藏文处理方法）】
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02-10 3万+
一、前言 word2vec是静态词向量构建方法的一种，本文将介绍word2vec词向量是如何训练的，以及我们训练好的word2vec词向量如何使用，最后介绍了可视化word2vec词向量，即通过可视化图来查看训练的word2vec质量，本文为保姆级教程，会将数据输入格式等细节一并讲清楚。在开始本文前，首先说下本文使用的gensim版本为3.8.3（使用gensim的word2vec方法训练词向量），为确保进行本文所有流程，请与本文gensim版本一致，避免发生版本问题！本文也将会介绍藏文w...
kashgari安装
08-11
Kashgari是一个基于Python的自然语言处理工具包，用于文本分类、分词、命名实体识别等任务。下面是关于Kashgari安装的步骤。 1. 首先，确保已经安装了Python环境。可以在终端中输入以下命令来检查Python版本：...
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