Este é o aplicativo Linux denominado spacy-transformers, cuja versão mais recente pode ser baixada como v1.3.2sourcecode.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado spacy-transformers com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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transformadores espaciais
DESCRIÇÃO
O spaCy oferece suporte a vários fluxos de trabalho de aprendizado de transferência e multitarefa que geralmente podem ajudar a melhorar a eficiência ou a precisão do seu pipeline. A aprendizagem por transferência refere-se a técnicas como tabelas de vetores de palavras e pré-treinamento de modelos de linguagem. Essas técnicas podem ser usadas para importar conhecimento de texto bruto para seu pipeline, para que seus modelos possam generalizar melhor a partir de seus exemplos anotados. Você pode converter vetores de palavras de ferramentas populares como FastText e Gensim, ou pode carregar em qualquer modelo de transformador pré-treinado se instalar transformadores espaciais. Você também pode fazer seu próprio pré-treinamento de modelo de idioma por meio do comando spacy pre train. Você pode até compartilhar seu transformador ou outro modelo de incorporação contextual em vários componentes, o que pode tornar pipelines longos várias vezes mais eficientes. Para usar o aprendizado por transferência, você precisará de pelo menos alguns exemplos anotados do que está tentando prever.
Recursos
- Camadas de incorporação compartilhadas
- Você pode compartilhar um único transformador ou outro modelo tok2vec entre vários componentes adicionando um transformador
- Usar modelos de transformador
- Modelos de transformadores podem ser usados como substitutos
- Você também pode personalizar como o componente Transformer define as anotações
- O fluxo de trabalho recomendado para treinamento é usar o sistema de configuração do spaCy
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/spacey-transformers.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
