spacy-ner-annotator:使用自定义数据集训练 Spacy ner

上传者: 42180863 | 上传时间: 2022-12-05 17:08:44 | 文件大小: 715KB | 文件类型: ZIP
spacy-ner-注释器 安装 pip3 安装 spacy 使用步骤 打开index.html文件并打开其中的数据。 发布注释下载数据并使用convert_spacy_train_data.py转换为 spacy 格式 如果您愿意,将数据拆分为训练和测试并将其添加到train.py 最后在设置超参数后运行 train.py。 迭代损失记录在output_log.txt 。 准确率、召回率和 f1 分数记录在train_output.txt和test_output.txt 通过运行losses_plotter.py检查进度。 如果您希望通过模型进行训练,请下载模型并在train.py添加其名称 详细信息和积分 访问这个网址: https://manivannanmurugavel.github.io/annotating-tool/spacy-ner-annotator/

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