Kashgari

Kashgari ist ein Open-Source-NLP-Framework, das es Entwicklern ermöglicht, state-of-the-art-Tiefenlernenmodelle für Textklassifizierung und Sequenzlabeling zu erstellen. Das Framework ist einfach zu verwenden, gut dokumentiert und bietet eine Vielzahl von Funktionen, um die Entwicklung von NLP-Anwendungen zu erleichtern.

Überblick

Kashgari ist ein humanfreundliches Framework, das es einfach macht, NLP-Modelle zu erstellen und zu trainieren. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter Unterstützung für Word2Vec- und BERT-Embeddings, Textklassifizierungsmodelle und Sequenzlabelingmodelle.

Funktionen

• Unterstützung für Word2Vec- und BERT-Embeddings
• Textklassifizierungsmodelle (CNN, LSTM, Bi-LSTM)
• Sequenzlabelingmodelle (Bi-LSTM, Bi-LSTM-CRF)
• Unterstützung für GPU-Beschleunigung
• Einfache Modelltraining und -evaluation
• Unterstützung für benutzerdefinierte Modelle

Installation

Kashgari kann einfach über pip installiert werden: pip install kashgari Es wird empfohlen, TensorFlow 2.2.0+ und Python 3.6+ zu verwenden.

Beispielanwendung

Ein Beispiel für die Verwendung von Kashgari ist die Textklassifizierung mit einem CNN-Modell: ```python from kashgari.corpus import SMP2017ECDTClassificationCorpus from kashgari.tasks.classification import CNNLSTMModel

x_data, y_data = SMP2017ECDTClassificationCorpus.get_classification_data() classifier = CNNLSTMModel() classifier.fit(x_data, y_data) ```

Roadmap

Die Entwickler von Kashgari planen, weitere Funktionen hinzuzufügen, darunter Unterstützung für ELMo-Embeddings, vortrainierte Modelle und weitere Modellstrukturen.

Lizenz

Kashgari ist unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.

Weitere Ressourcen

Weitere Informationen zu Kashgari finden Sie in der offiziellen Dokumentation und in den Beispielanwendungen.