Esta es la aplicación de Windows llamada CRFSharp cuya última versión se puede descargar como CRFSharp.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada CRFSharp con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
CAPTURAS DE PANTALLA:
CRFSagudo
DESCRIPCIÓN:
CRFSharp (también conocido como CRF #) es una implementación .NET (C #) de Conditional Random Fields, un algoritmo de aprendizaje automático para aprender a partir de secuencias etiquetadas de ejemplos. Se usa ampliamente en tareas de proceso de lenguaje natural (NLP), por ejemplo: separador de palabras, etiquetado posterior, entidad con nombre reconocida, fragmentación de consultas, etc.
El algoritmo principal de CRF # es el mismo que el de CRF ++ escrito por Taku Kudo. Codifica los parámetros del modelo por L-BFGS. Además, tiene muchas mejoras significativas que CRF ++, como la codificación totalmente paralela, la optimización del uso de la memoria, etc.
Actualmente, cuando se entrena el corpus, en comparación con CRF ++, CRF # puede hacer un uso completo de las CPU multinúcleo y solo usa muy poca memoria, y la memoria crece de manera muy suave y lenta mientras que la cantidad de corpus de entrenamiento, las etiquetas aumentan. Con el proceso de subprocesos múltiples, CRF # es más adecuado para el entrenamiento de etiquetas y datos grandes que CRF ++ ahora. Por ejemplo, en una máquina con 64 GB, CRF # codifica el modelo con más de 4.5 millones de funciones rápidamente.
Audiencia
Ciencia / investigación, educación, usuarios finales avanzados, desarrolladores, otro público, ingeniería
Interfaz de usuario
Consola / Terminal, línea de comandos
Lenguaje de programación
C#
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/crfsharp/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.