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使用spacy包和en模型。

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简介:
Spacy包及其对应的英文模型,是深度学习和机器学习领域中处理英文文本分类任务的至关重要的组成模块。

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  • Spacy 英文 en-core-web-sm-2.0.0(2.1.0, 2.2.5)/en-core-web-md-2.0.0...
    优质
    Spacy英文模型(en-core-web-sm/en-core-web-md)提供小/中规模的预训练数据集,适用于英语文本处理任务,如命名实体识别、词性标注等。 下载 https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_md-2.0.0/en_core_web_md-2.0.0.tar.gz 时速度较慢。
  • Spacy的英语
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    Spacy包的英语模型是一种高效的自然语言处理工具,专为英文文本设计,支持如词性标注、命名实体识别等任务。 Spacy的英文模型是进行文本分类时深度学习和机器学习项目中的重要工具。
  • SpaCy中文 | Chinese_models_for_SpaCy:支持中文的SpaCy
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    简介:Chinese_models_for_SpaCy是专为中文设计的SpaCy语言处理模型,提供高效精准的分词、词性标注和实体识别等自然语言处理功能。 SpaCy官方中文模型现已上线,本项目“推动SpaCy中文模型开发”的任务已完成,将进入维护状态,后续更新仅进行bug修复。感谢各位用户的长期关注和支持。 SpaCy中文模型为SpaCy提供了中文数据支持。当前版本仍处于beta公开测试阶段。 在线演示基于Jupyter notebook的平台展示中。 特性 部分王小明在北京的清华大学读书这个Doc对象的属性信息: NER(新!) 部分王小明在北京的清华大学读书这个Doc对象的NER信息: 开始使用SpaCy的基础知识,需版本大于2。 系统要求:Python 3。 安装方法如下: 下载模型后,请从页面获取模型文件。假设所下载的模型名为zh_core_web_sm-2.x.tar.gz。 安装模型 通过命令行执行以下操作进行安装: pip install zh_core_web_sm-2.x.x.tar.gz 为了方便在Rasa NLU等框架中使用,需要为这个模型建立一个链接,可以通过如下命令实现: spacy link zh_core_web_sm zh
  • Spacy中文版本:zh_core_web_sm-2.3.0zh_core_web_md-2.3.1
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    这段简介是关于Spacy的两个针对中文处理的模型版本。zh_core_web_sm-2.3.0是一个轻量级的模型,适用于速度要求较高的场景;而zh_core_web_md-2.3.1则提供更为全面的功能和更高的准确度,适合对精度有较高需求的应用环境。 下载 https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/zh_core_web_sm-2.3.0/zh_core_web_sm-2.3.0.tar.gz 时速度较慢,希望有更快速的下载方式。
  • Python中的SpaCy中文数据
    优质
    简介:Python中SpaCy的中文数据模型提供高效精准的中文文本处理功能,包括分词、词性标注和实体识别等自然语言处理任务。 SpaCy 提供了中文数据模型。
  • MindStudio进行en-PP-OCRv3-rec开发
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    本项目介绍如何使用MindStudio平台高效地开发和训练en-PP-OCRv3-rec模型,专注于英文文本识别技术的研究与应用。 《使用MindStudio完成en-PP-OCRv3-rec模型开发》 本段落旨在详细介绍如何借助MindStudio全流程开发工具链,将基于PaddlePaddle框架构建的en-PP-OCRv3-rec模型转换为om模型,在昇腾计算环境中进行高效的推理操作。下面我们将按照MindStudio环境搭建、模型获取、数据预处理以及模型转换四个步骤逐一展开。 **一、MindStudio环境搭建** 1. **下载安装包**: 从官方网站或指定渠道获取最新版本的MindStudio,确保选择与操作系统相匹配的版本(如Windows、Linux或macOS)。 2. **软件安装**: 安装程序运行后,请按照提示完成安装。在安装过程中请确认选中必要的SDKs和开发工具。 3. **环境配置**: 完成安装启动MindStudio,首次使用可能需要设置环境变量,并确保昇腾AI处理器的驱动及运行库正确加载并连接到硬件设备上。 **二、模型获取** 1. **模型介绍**: en-PP-OCRv3-rec是专为英文文本识别设计的高度准确且推理速度较快的深度学习模型。在实际应用中,它适用于自动文档和屏幕文字识别等多种场景。 2. **源码下载**: 模型源代码通常托管于GitHub或其他开源平台。你需要将这些文件克隆或直接下载至本地机器上。 3. **安装依赖项**: 使用pip等工具按照指定版本安装PaddlePaddle、ONNX等相关库,确保与模型训练环境兼容一致。 **三、数据预处理** 1. **编写预处理脚本**: 在进行推理前需要对原始数据执行一些必要的操作如图像裁剪或归一化。你可以在项目中创建并添加这些预处理步骤的代码。 2. **定义可执行命令**: 将上述脚本整合为可以被模型推理流程调用的形式,这可以通过编写Python或shell脚本来实现。 **四、模型转换** 1. **导出ONNX格式**: 使用PaddlePaddle提供的工具将训练好的模型转换成通用的ONNX格式。 2. **生成OM模型**: 利用MindStudio内置的Model Optimizer工具,把已有的ONNX文件转化为昇腾芯片适用的om类型。这种优化过的om模型更加适合在特定硬件上高效运行。 完成上述步骤后,你就可以将en-PP-OCRv3-rec模型部署到昇腾平台上进行推理测试,并验证其性能和准确性了。除此之外,在实际应用中还需关注更多细节如服务化部署、进一步的性能调优等。MindStudio提供的丰富工具链使整个开发过程变得简便高效。
  • Helsinki-NLP 中英文互译 opus-mt-en-zh/opus-mt-zh-en
    优质
    Helsinki-NLP提供高效中英文翻译服务,其opus-mt-en-zh与opus-mt-zh-en模型支持双向互译,广泛应用于跨语言信息处理场景。 Python本地离线运行机器翻译: 英语到中文模型:Helsinki-NLPopus-mt-en-zh 中文到英语模型:Helsinki-NLPopus-mt-zh-en
  • Spacy中文版本工具
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    Spacy中文版本是一款功能强大的自然语言处理库,专为中文设计,提供高效的实体识别、分词及词性标注等服务,助力开发者快速构建高性能的应用程序。 使用Spacy中文工具包时,可以通过`nlp = spacy.load(../zh_model)`来加载模型,并直接用于常见的NLP任务。
  • Spacy-CLD:适spaCy 2.0+的语言识别插件
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    Spacy-CLD是一款专为spaCy 2.0及以上版本设计的语言识别工具。它能高效准确地检测文本中的语言,支持多种编程环境,助力自然语言处理任务。 spaCy-CLD:将简单的语言检测引入spaCy 该软件包是用于向spaCy的文本处理管道添加语言检测功能。 安装: ``` pip install spacy_cld ``` 用法: 将spaCy-CLD组件添加到处理管道相对简单: ```python import spacy from spacy_cld import LanguageDetector nlp = spacy.load(en) language_detector = LanguageDetector() nlp.add_pipe(language_detector) doc = nlp(This is some English) ``` 以上是使用spaCy-CLD的简要说明。
  • 英文转中文,opus-mt-en-zh
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    Opus-mt-en-zh是一款高效的英译中机器翻译模型,采用先进的OPUS框架训练而成,能准确、快速地将英文文本转换为自然流畅的中文。 在全球化的今天,跨语言交流变得越来越重要。为了克服语言障碍,科技领域已经开发出了多种翻译工具。其中机器翻译模型因其高效性和便捷性,在各种场景中大显身手。中文到英文的翻译模型opus-mt-en-zh便是其中之一,它特别优化了中文与英文之间的翻译需求。 该模型基于神经机器翻译(Neural Machine Translation, NMT)技术构建,通过使用神经网络来模拟翻译过程,能够更准确地捕捉语言间的复杂关系和细微差别。相较于传统的规则或统计型机器翻译系统,NMT可以处理更加复杂的语言结构,并且可以通过学习大量双语数据不断优化自己的性能。 在开发opus-mt-en-zh模型时,开发者收集了海量的高质量中文与英文平行语料库,涵盖了从科技文章、新闻报道到文学作品等不同领域的实际文本。这确保翻译模型能够涵盖广泛的专业词汇和表达方式,并且经过充分训练后可以学习到不同上下文中的准确用法。 此外,opus-mt-en-zh模型的一个显著优点在于其开放性。OPUS项目会定期更新和扩展语料库,这意味着该翻译模型可以通过再训练来吸收新的语言变化并提高性能。该项目提供的模型通常采用开源协议,允许任何人自由下载、使用甚至修改代码。 除了技术细节外,opus-mt-en-zh的实际应用案例也非常值得探讨。例如,在国际贸易中,它可以帮助商家快速翻译产品描述和商业信函;在学术领域,则能帮助研究者跨越语言障碍更快地获取并分享知识。此外,该模型还能应用于旅行翻译以及多语言内容生产等多个方面。 随着技术的进步及机器学习算法的优化,未来的中文到英文翻译模型将会更加智能化、人性化,并提供更流畅准确的服务体验,在人工智能日益融入日常生活的大趋势下,高质量的机器翻译工具将成为连接世界的桥梁。