在 Hugging Face 使用 SpanMarker

SpanMarker 是一个框架，用于使用熟悉的编码器（如 BERT、RoBERTa 和 DeBERTa）训练强大的命名实体识别模型。SpanMarker 紧密地构建于 🤗 Transformers 库之上，可以充分利用它。因此，对于任何熟悉 Transformers 的人来说，SpanMarker 都将是直观易用的。

在 Hub 中探索 SpanMarker

您可以通过在模型页面的左侧进行筛选来找到 span_marker 模型。

Hub 上的所有模型都具有以下有用功能

自动生成的模型卡片，其中包含简要描述。
一个交互式小部件，您可以使用它直接在浏览器中玩模型。
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 SpanMarker 安装指南进行操作。您也可以通过 pip 使用以下单行安装命令

pip install -U span_marker

使用现有模型

所有 span_marker 模型都可以轻松地从 Hub 加载。

from span_marker import SpanMarkerModel

model = SpanMarkerModel.from_pretrained("tomaarsen/span-marker-bert-base-fewnerd-fine-super")

加载后，您可以使用 SpanMarkerModel.predict 执行推理。

model.predict("Amelia Earhart flew her single engine Lockheed Vega 5B across the Atlantic to Paris.")

[
    {"span": "Amelia Earhart", "label": "person-other", "score": 0.7629689574241638, "char_start_index": 0, "char_end_index": 14},
    {"span": "Lockheed Vega 5B", "label": "product-airplane", "score": 0.9833564758300781, "char_start_index": 38, "char_end_index": 54},
    {"span": "Atlantic", "label": "location-bodiesofwater", "score": 0.7621214389801025, "char_start_index": 66, "char_end_index": 74},
    {"span": "Paris", "label": "location-GPE", "score": 0.9807717204093933, "char_start_index": 78, "char_end_index": 83}
]

如果您想加载特定的 SpanMarker 模型，可以点击 Use in SpanMarker，您将获得一个可用的代码片段！

其他资源

SpanMarker 仓库
SpanMarker 文档

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