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kashgari实现BERT-BILSTM-CRF中文命名实体识别
kashgari实现BERT-BILSTM-CRF中文命名实体识别@TOC 关于kashgari的安装教程及使用教程 通过我一天半的不断尝试，努力，终于完成了kashgari的配置，把我配置过程中需要注意的事项写在下文，供大家借鉴 kashgari与tensorflow环境问题 说实话，网上许多注意事项，我也就觉得下面的信息最有利用tensorflow-serving部署kashgari模型
原文链接：https://www.cnblogs.com/jclian91/p/11526547.html 本项目的data来自之前笔者标注的时间数据集，即标注出文本中的时间，采用BIO标注系统。chinese_wwm_ext文件夹为哈工大的预训练模型文件。 model_train.py为模型训练的代码，主要功能是完成NLP（十七）利用tensorflow-serving部署kashgari模型
在文章NLP（十五）让模型来告诉你文本中的时间中，我们已经学会了如何利用kashgari模块来完成序列标注模型的训练与预测，在本文中，我们将会了解如何tensorflow-serving来部署模型。 在kashgari的官方文档中，已经有如何利用tensorflow-serving来部署模型的说明了，网址为：https://kashg