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Zalando Flair NLP库已更新

Zalando Research刚刚发布了Flair的新版本,即简单的Python自然语言处理(NLP)库。Flair是在PyTorch深度学习框架之上的Python中构建的,而更新的版本添加了两个可以使用的新的经过预训练的框架。

开发人员说,Flair使计算机能够理解,标记和分类书面文本:

“当您想了解电子邮件,客户响应,网站评论或用户提交您要自动分类或处理的文本反馈的任何其他情况的含义时,Flair很有用。”

flairlogo该库打包了针对NLP任务的预训练模型,其中包括命名实体识别(NER)以检测文本中的人或地点名称之类的东西,以及词性(PoS)标记以检测动词和名词之类的句法词类型。它还支持感觉消歧和分类。您可以将提供的预训练模型应用于文本,也可以训练自己的序列标签或文本分类模型。Flair具有简单的界面,使您可以使用和组合不同的单词和文档嵌入,包括框架自己的Flair嵌入,BERT嵌入和ELMo嵌入

开发人员说,Flair的准确性在许多NLP任务上都优于以前所有的最佳方法。Zalando Research最近发表了一篇题为“序列标签的上下文字符串嵌入”的论文,讨论了该软件采用的方法以及为什么它优于以前的最佳方法。下图显示了新方法:

天赋

在这里,底部的句子作为字符序列输入到双向字符语言模型(LM,图中的黄色)中,该模型已在非常大的未标记文本集上进行了预训练。该软件从此LM中检索每个单词的上下文嵌入。它通过提取第一个和最后一个字符单元格状态来做到这一点。然后,将这个单词嵌入传递到香草BiLSTM-CRF序列标记器(图中蓝色),从而在下游任务(此示例中为NER)上获得可靠的最新技术结果。

新版本增加了两个预先训练的模型。这些是在IMDB数据集上训练的情绪分析模型,以及目前仅限于识别德语的冒犯性语言的冒犯性语言检测模型。

情绪分析模型可以通过REST API使用,并为您提供可与Google的Cloud Natural Language API相比的情绪分析服务,但无需支付使用Google API的相关费用。

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