2026/3/28 11:18:57
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给定种子词后#xff0c;首先进行交互式词汇学习阶段#xff0c…在这次演讲中将介绍一种快速、灵活甚至颇为有趣的命名实体标注方法。使用该方法仅需几小时就能训练出一个适用于新实体类型的模型且只需从非标注文本流和少量种子词开始。给定种子词后首先进行交互式词汇学习阶段使用可以通过诸如word2vec等算法从原始文本训练得到的语义相似度模型。通过预处理文本可以使相似度模型学习更长短语的向量并创建引用诸如词性标签等属性的抽象模式。然后模式文件用于向标注者呈现一系列候选短语从而使标注可以以二选一的方式进行。标注者的视线固定在屏幕中心附近可以通过点击、滑动或单次按键做出决策任务被缓冲以避免延迟。使用此界面每分钟10-30个决策的标注速率很常见。如果决策特别简单例如确认某个短语的所有实例都是有效实体速度可能快几倍。当标注者接受或拒绝建议的短语时其响应被用于开始训练统计模型。统计模型的预测结果随后会混入标注队列。尽管信号稀疏每个句子一个短语的二进制答案模型开始学习的速度却出奇地快。这里使用了一个全局神经网络模型并利用束搜索来支持一种噪声对比估计训练。模式匹配器和实体识别模型在我们的开源库spaCy中提供而界面、任务队列和工作流管理则在我们的标注工具Prodigy中实现。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号办公AI智能小助手或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号网络安全技术点滴分享