Джерело:
Хабрахабр:
Дата публікації:
17/12/2024 08:00
Постійна адреса новини:
http://www.vsinovyny.com/11536706
17/12/2024 08:00 // Хабрахабр:
При работе с нейросетями, не обязательно каждый раз писать свою и заново, можно использовать предобученные модели, что позволяет значительно сократить время разработки, а развитие модели и поддержка сообществом позволяет повысить точность анализа текстов.
В данной статье я привожу практический пример интеграции с предобученной моделью, так рассмотрим задачу извлечения именованных сущностей (NER) — автоматического определения имен, мест или дат из текста. Мы будем использовать предобученную модель BERT, выполненную через библиотеку ONNX Runtime.
Вообще существует множество предобученных моделей для извлечения именованных сущностей (NER) и других задач NLP. Вот некоторые из них:
Читать далее| « |
Наступна новина з архіву Как обновить PostgreSQL и не потерять данные: метод минимизации простоя |
Попередня новина з архіву В ISW пояснили, яка мета заяв Путіна про "нелегітимність" влади України |
» | |
|
|
||||