spacy-transformers: Use pretrained transformers like BERT, XLNet and GPT-2 in spaCy
This package provides spaCy components andarchitectures to use transformer models viaHugging Face's transformers inspaCy. The result is convenient access to state-of-the-art transformerarchitectures, such as BERT, GPT-2, XLNet, etc.
This release requires spaCy v3. Forthe previous version of this library, see the
v0.6.xbranch.
Features
- Use pretrained transformer models like BERT, RoBERTa and XLNet topower your spaCy pipeline.
- Easy multi-task learning: backprop to one transformer model from severalpipeline components.
- Train using spaCy v3's powerful and extensible config system.
- Automatic alignment of transformer output to spaCy's tokenization.
- Easily customize what transformer data is saved in the
Docobject. - Easily customize how long documents are processed.
- Out-of-the-box serialization and model packaging.
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Installation
Installing the package from pip will automatically install all dependencies,including PyTorch and spaCy. Make sure you install this package before youinstall the models. Also note that this package requires Python 3.6+,PyTorch v1.5+ and spaCy v3.0+.
pip install spacy[transformers]
For GPU installation, find your CUDA version using nvcc --version and add theversion in brackets, e.g.spacy[transformers,cuda92] for CUDA9.2 or spacy[transformers,cuda100] forCUDA10.0.
If you are having trouble installing PyTorch, follow theinstructions on the official websitefor your specific operating system and requirements, or try the following:
pip install spacy-transformers -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
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Documentation
⚠️ Important note: This package has been extensively refactored to takeadvantage of spaCy v3.0. Previous versions thatwere built for spaCy v2.x worked considerablydifferently. Please see previous tagged versions of this README fordocumentation on prior versions.
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�� Embeddings, Transformers and Transfer Learning:How to use transformers in spaCy -
�� Training Pipelines and Models:Train and update components on your own data and integrate custom models -
�� Layers and Model Architectures:Power spaCy components with custom neural networks -
�� Transformer: Pipelinecomponent API reference -
�� Transformer architectures:Architectures and registered functions
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#spaCy V3.0 的配置系统说明(config system) spaCy v3.0突显了全新的transformer-based pipelines，使其准确度达到了目前最先进的水平。你可以使用任何预训练的transformer来训练自己的pipelines，甚至可以通过多任务学习在多个组件之间共享一个transformer。模型的训练 现在已经是完全可配置和可扩展的，你可以使用PyTor
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NLP spaCy使用（一，简介） 由于最近希望从客户需求端入手，故而必须做需求文档的语义分析，而且，对于NLP一直心中想做的一点事情，正巧，有人推荐spaCy，希望用stanford的NLP+spaCy。一边从文档入手，一边保留些笔记，希望志同道合朋友指正。 什么是spaCy spaCy是Expolsion（德国）公司发布的一个开源的，以工业化应用为目标的NLP库。用于Python和Cython
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Transformers是一个用于自然语言处理（NLP）的Python第三方库，实现Bert、GPT-2和XLNET等比较新的模型，支持TensorFlow和PyTorch。 该库在设计时考虑了两个强烈的目标： 尽可能容易且快速地使用： 我们尽可能限制了要学习的面向对象抽象的类的数量，实际上几乎没有抽象，每个模型只需要使用三个标准类:配置、模型和tokenizer 所有这些类都可以通过使用公共的f
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目录 问题描述： 代码实现： 问题描述： 如何利用spacy工具包，对一个句子（英文）进行进行依存句法分析，并构造相对应的邻接矩阵。 代码实现： import numpy as np import spacy import pickle from transformers import BertTokenizerFast from spacy.tokens import Doc from pdb
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项目场景： 安装包是报错 ERROR: Failed building wheel for sentence-transformers 安装步骤 sudo python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt 问题描述 Building wheels for collected packages
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conda config --add channels conda-forge conda install spacy python -m spacy.en.download python -m spacy download en
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spaCy 是一个 Python 和 CPython 的 NLP 自然语言文本处理库。它建立在最新的研究基础上，从设计的第一天起就被用于实际产品中。 spaCy 自带预训练的管道，目前支持 60 多种语言的标记化和训练。它具有最先进的速度和神经网络模型，可用于标记、解析、命名实体识别、文本分类等，使用 BERT 等预训练的变换器进行多任务学习，以及生产就绪的训练系统和简单的模型打包、部署和工作流管
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spaCy Jupyter notebooks An ongoing collection of Jupyter notebooks (formerly iPython notebooks) of easy-to-run spaCy examples and tutorials. To get started, simply fork or clone this repository, navig
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问题内容： 我是python新手，遇到了一个我无法解决的问题。我想在python中安装和使用spacy软件包。因此，我打开cmd并运行 安装依赖项时，出现错误消息： 命令““ c：\ users \ xxx \ appdata \ local \ programs \ python \ python37 \ python.exe” -u -c“导入设置工具，标记化； 文件 =’C：\ Users
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问题内容： 这是经典的训练格式。 我曾经使用代码进行训练，但是据我了解，使用CLI训练方法会更好。但是，我的格式是这样。 我已经找到了用于这种类型转换的代码片段，但是每个代码片段都在执行而不是冒空-这让我想，他们是在训练现有模型而不是冒空吗？ 这个块看起来很简单： 运行此代码会抛出： 找不到模型“ en”。 它似乎不是快捷方式链接，Python包或数据目录的有效路径。 我很困惑如何在空白处使用它。
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问题内容： 我正在尝试通过运行python 3.6.1 版本来安装spacy，但不断地我收到如下错误，如何摆脱此问题？以前我没有找到cl.exe错误，之后我在存在cl.exe的环境变量中添加了Visual Studio路径。 问题答案： 一些想法： 从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#spacy获取所需的各种wheel文件，并使用 将您的cpp构