简单而强大的nlp框架，在5分钟内为命名实体识别（ner）、词性标注（pos）和文本分类任务构建最新模型。
kashgari的Python项目详细描述
喀什喀什
简单而强大的NLP框架，在5分钟内为命名实体识别（NER）、词性标注（PoS）和文本分类任务构建最新模型
喀什是：
- 人性化。喀什噶尔的代码是直截了当的，有很好的文档和测试，这使得它非常容易理解和修改。
- 功能强大且简单。喀什允许您将最先进的自然语言处理（nlp）模型应用于文本，如命名实体识别（ner）、词性标注（pos）和分类。
- keras基础。Kashgare直接构建在Keras上，使您可以轻松地训练模型，并使用不同的嵌入和模型结构尝试新方法。
- 易于微调。Kashgare构建了预先训练的Bert和Word2Vec嵌入模型，这使得基于此嵌入对模型进行微调变得非常简单。
- 完全可伸缩。喀什为快速实验提供了一个简单、快速、可扩展的环境。
功能列表
- 嵌入式支架
- 经典word2vec嵌入
- 伯特嵌入
- gpt-2嵌入
- 序列（文本）分类模型
- cnnmodel
- blstm模型
- cnnlstm模型
- avcnnmodel
- KMaxnn模型
- RCNN模型
- avrnnmodel
- dropoutbrumodel
- 删除avrnnmodel
- 序列（文本）标签模型（NER、POS）
- cnnlstm模型
- blstm模型
- BLSTMCRFModel
- 模特训练
- 模型评估
- GPU支持/多GPU支持
- 定制型号
性能
| Task | Language | Dataset | Score | Detail |
|---|---|---|---|---|
| Named Entity Recognition | Chinese | People's Daily Ner Corpus | 92.20 (F1) | 基于 BERT 的中文命名实体识别 |
路线图
- []Migrate to tf.keras
- []elmo嵌入
- []经过培训的模特
- []更多模型结构
教程
下面是一组快速教程，帮助您开始使用库：
还有一些文章和帖子说明了如何使用喀什喀里：
快速启动
要求和安装
该项目基于Keras 2.2.0+和Python 3.6+，因为现在是2019年，类型提示很酷
pip install kashgari # CPU pip install tensorflow==1.12.0 # GPU pip install tensorflow-gpu==1.12.0
示例用法
让我们使用cnn模型在SMP 2017 ECDT Task1上运行文本分类。
>>>fromkashgari.corpusimportSMP2017ECDTClassificationCorpus>>>fromkashgari.tasks.classificationimportCNNLSTMModel>>>x_data,y_data=SMP2017ECDTClassificationCorpus.get_classification_data()>>>x_data[0]['你','知','道','我','几','岁']>>>y_data[0]'chat'# provided classification models `CNNModel`, `BLSTMModel`, `CNNLSTMModel` >>>classifier=CNNLSTMModel()>>>classifier.fit(x_data,y_data)_________________________________________________________________Layer(type)OutputShapeParam# =================================================================input_1(InputLayer)(None,10)0_________________________________________________________________embedding_1(Embedding)(None,10,100)87500_________________________________________________________________conv1d_1(Conv1D)(None,10,32)9632_________________________________________________________________max_pooling1d_1(MaxPooling1(None,5,32)0_________________________________________________________________lstm_1(LSTM)(None,100)53200_________________________________________________________________dense_1(Dense)(None,32)3232=================================================================Totalparams:153,564Trainableparams:153,564Non-trainableparams:0_________________________________________________________________Epoch1/51/35[..............................]-ETA:32s-loss:3.4652-acc:0.0469...>>>x_test,y_test=SMP2017ECDTClassificationCorpus.get_classification_data('test')>>>classifier.evaluate(x_test,y_test)precisionrecallf1-scoresupportcalc0.750.750.758chat0.830.860.85154contacts0.540.700.6110cookbook0.970.940.9589datetime0.670.670.676email1.000.880.938epg0.610.560.5836flight1.000.900.9521...
运行gpt-2嵌入
fromkashgari.embeddingsimportGPT2Embeddingfromkashgari.tasks.classificationimportCNNLSTMModelfromkashgari.corpusimportSMP2017ECDTClassificationCorpusgpt2_embedding=GPT2Embedding('<path-to-gpt-model-folder>',sequence_length=30)model=CNNLSTMModel(gpt2_embedding)train_x,train_y=SMP2017ECDTClassificationCorpus.get_classification_data()model.fit(train_x,train_y)
运行时嵌入Bert
fromkashgari.embeddingsimportBERTEmbeddingfromkashgari.tasks.classificationimportCNNLSTMModelfromkashgari.corpusimportSMP2017ECDTClassificationCorpusbert_embedding=BERTEmbedding('<bert-model-folder>',sequence_length=30)model=CNNLSTMModel(bert_embedding)train_x,train_y=SMP2017ECDTClassificationCorpus.get_classification_data()model.fit(train_x,train_y)
使用word2vec嵌入运行
fromkashgari.embeddingsimportWordEmbeddingsfromkashgari.tasks.classificationimportCNNLSTMModelfromkashgari.corpusimportSMP2017ECDTClassificationCorpusbert_embedding=WordEmbeddings('sgns.weibo.bigram',sequence_length=30)model=CNNLSTMModel(bert_embedding)train_x,train_y=SMP2017ECDTClassificationCorpus.get_classification_data()model.fit(train_x,train_y)
支持多个GPU
fromkashgari.embeddingsimportBERTEmbeddingfromkashgari.tasks.classificationimportCNNLSTMModeltrain_x,train_y=prepare_your_classification_data()# build model with embeddingbert_embedding=BERTEmbedding('bert-large-cased',sequence_length=128)model=CNNLSTMModel(bert_embedding)# or without pre-trained embeddingmodel=CNNLSTMModel()# Build model with your corpusmodel.build_model(train_x,train_y)# Add multi gpu supportmodel.build_multi_gpu_model(gpus=8)# Train, 256 / 8 = 32 samples for every GPU per batchmodel.fit(train_x,train_y,batch_size=256)
贡献
感谢您对贡献的兴趣！有很多方法可以参与进来；从contributor guidelines开始，然后检查这些打开的问题以了解具体的任务。
参考
这个图书馆受到以下框架和论文的启发和参考。
- flair - A very simple framework for state-of-the-art Natural Language Processing (NLP)
- anago - Bidirectional LSTM-CRF and ELMo for Named-Entity Recognition, Part-of-Speech Tagging
- Chinese-Word-Vectors
许可证
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