Upos Multi Fast

🚀 Flair中的多語言通用詞性標註（快速模型）

這是與 Flair 一起發佈的快速多語言通用詞性標註模型。該模型能有效解決多語言文本的詞性標註問題，為自然語言處理任務提供了重要支持。

🚀 快速開始

此模型為快速多語言通用詞性標註模型，隨 Flair 一同發佈。

F1 分數：92.88（涵蓋英語、德語、法語、意大利語、荷蘭語、波蘭語、西班牙語、瑞典語、丹麥語、挪威語、芬蘭語和捷克語的 12 個通用依存樹庫）

該模型可預測通用詞性標籤：

💻 使用示例

基礎用法

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

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

# make example sentence
sentence = Sentence("Ich liebe Berlin, as they say. ")

# predict NER tags
tagger.predict(sentence)

# print sentence
print(sentence)

# print predicted NER spans
print('The following NER tags are found:')
# iterate over entities and print
for entity in sentence.get_spans('pos'):
    print(entity)

此代碼會產生以下輸出：

Span [1]: "Ich"   [− Labels: PRON (0.9999)]
Span [2]: "liebe"   [− Labels: VERB (0.9999)]
Span [3]: "Berlin"   [− Labels: PROPN (0.9997)]
Span [4]: ","   [− Labels: PUNCT (1.0)]
Span [5]: "as"   [− Labels: SCONJ (0.9991)]
Span [6]: "they"   [− Labels: PRON (0.9998)]
Span [7]: "say"   [− Labels: VERB (0.9998)]
Span [8]: "."   [− Labels: PUNCT (1.0)]

因此，在多語言句子 “Ich liebe Berlin, as they say” 中，單詞 “Ich” 和 “they” 被標記為 代詞（PRON），而 “liebe” 和 “say” 被標記為 動詞（VERB）。

高級用法

# 以下腳本展示瞭如何使用 Flair 訓練多語言通用詞性標註模型
from flair.data import MultiCorpus
from flair.datasets import UD_ENGLISH, UD_GERMAN, UD_FRENCH, UD_ITALIAN, UD_POLISH, UD_DUTCH, UD_CZECH, \
    UD_DANISH, UD_SPANISH, UD_SWEDISH, UD_NORWEGIAN, UD_FINNISH
from flair.embeddings import StackedEmbeddings, FlairEmbeddings

# 1. make a multi corpus consisting of 12 UD treebanks (in_memory=False here because this corpus becomes large)
corpus = MultiCorpus([
    UD_ENGLISH(in_memory=False),
    UD_GERMAN(in_memory=False),
    UD_DUTCH(in_memory=False),
    UD_FRENCH(in_memory=False),
    UD_ITALIAN(in_memory=False),
    UD_SPANISH(in_memory=False),
    UD_POLISH(in_memory=False),
    UD_CZECH(in_memory=False),
    UD_DANISH(in_memory=False),
    UD_SWEDISH(in_memory=False),
    UD_NORWEGIAN(in_memory=False),
    UD_FINNISH(in_memory=False),
])

# 2. what tag do we want to predict?
tag_type = 'upos'

# 3. make the tag dictionary from the corpus
tag_dictionary = corpus.make_tag_dictionary(tag_type=tag_type)

# 4. initialize each embedding we use
embedding_types = [

    # contextual string embeddings, forward
    FlairEmbeddings('multi-forward-fast'),

    # contextual string embeddings, backward
    FlairEmbeddings('multi-backward-fast'),
]

# embedding stack consists of Flair and GloVe embeddings
embeddings = StackedEmbeddings(embeddings=embedding_types)

# 5. initialize sequence tagger
from flair.models import SequenceTagger

tagger = SequenceTagger(hidden_size=256,
                        embeddings=embeddings,
                        tag_dictionary=tag_dictionary,
                        tag_type=tag_type,
                        use_crf=False)

# 6. initialize trainer
from flair.trainers import ModelTrainer

trainer = ModelTrainer(tagger, corpus)

# 7. run training
trainer.train('resources/taggers/upos-multi-fast',
              train_with_dev=True,
              max_epochs=150)

📄 引用

使用此模型時，請引用以下論文：

@inproceedings{akbik2018coling,
  title={Contextual String Embeddings for Sequence Labeling},
  author={Akbik, Alan and Blythe, Duncan and Vollgraf, Roland},
  booktitle = {{COLING} 2018, 27th International Conference on Computational Linguistics},
  pages     = {1638--1649},
  year      = {2018}
}

❓ 問題反饋

Flair 的問題跟蹤器可在 此處 找到。