在 Hugging Face 使用 Flair

Flair 是一个非常简单的最先进自然语言处理框架。由 柏林洪堡大学 及其合作者开发。

在 Hub 中探索 Flair

您可以通过在 模型页面 左侧过滤来查找 flair 模型。

Hub 上的所有模型都具有以下实用功能：

1. 自动生成的模型卡片，包含简要描述。
2. 一个交互式小部件，您可以在浏览器中直接使用模型进行操作。
3. 一个推理 API，允许您发出推理请求。

安装

要开始使用，您可以按照 Flair 安装指南 进行操作。您也可以通过 pip 使用以下一行命令进行安装：

$ pip install -U flair

使用现有模型

所有 flair 模型都可以轻松地从 Hub 加载：

from flair.data import Sentence
from flair.models import SequenceTagger

# load tagger
tagger = SequenceTagger.load("flair/ner-multi")

加载后，您可以使用 predict() 进行推理：

sentence = Sentence("George Washington ging nach Washington.")
tagger.predict(sentence)

# print sentence
print(sentence)

它输出以下内容：

Sentence[6]: "George Washington ging nach Washington." → ["George Washington"/PER, "Washington"/LOC]

如果您想加载特定的 Flair 模型，可以单击模型卡片中的“Use in Flair”，您将获得可用的代码片段！

其他资源

• Flair 仓库
• Flair 文档
• Hub 上的官方 Flair 模型（主要由 @alanakbik 和 @stefan-it 训练）