文本转换器
texta-tagger的Python项目详细描述
TEXTA Tagger Python包
此包用于使用从textatoolkit2导出的文本分类模型。在
安装
使用内置包
pip install texta-tagger
使用Git（用于开发）
pip install git+https://git.texta.ee/texta/texta-tagger.git
使用
使用压缩模型预测
预测，不使用MLP和柠檬化
>>> from texta_tagger.tagger import Tagger
>>>
>>> t = Tagger()
>>> t.load_zip('test_data/tagger.zip')
True
>>> print('Tagger:', t)
Tagger: Eesti
>>> t.tag_text('eesti keel ja eesti meel')
{'prediction': True, 'probability': 0.9999999322365133}
使用MLP和柠檬化进行预测
使用柠檬化进行预测需要安装正在运行的MLP服务器或MLP Python包。在以下示例中，使用了来自包的MLP：
^{pr2}$在以下示例中，使用MLP服务器版本：
>>> from texta_tagger.tagger import Tagger
>>> from texta_tagger.mlp_analyzer import get_mlp_analyzer
>>>
>>> mlp = get_mlp_analyzer(mlp_host="http://my-mlp-server:5000")
>>>
>>> t = Tagger(mlp=mlp)
>>> t.load_zip('test_data/tagger.zip')
True
>>> print('Tagger:', t)
Tagger: Eesti
>>> t.tag_text('eesti keel ja eesti meel')
{'prediction': True, 'probability': 0.9999999322365133}
训练
托多
环境变量
- TEXTA_TAGGER_MLP_URL-用于柠檬化的MLP主机（例如http://mlp-dev.texta.ee:5000）
- TEXTA_TAGGER_MLP_MAJOR_VERSION-MLP主要版本（2/3）。
- 项目
标签：
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