探して探しました。シンモデルを関係抽出パイプラインとしてスペイシーに配置するこの git リポジトリを見つけることができました。Tensorflow を使用して実装された NER モデルを Spacy パイプラインとして追加する必要がありますが、thinc を使用して実装されたカスタム モデルを追加する場合と TensorFlow を使用して実装する場合の違いがわかりません。
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明確にするために、リンクしたリポジトリは、spaCy での関係抽出のための Pytorch モデルを紹介していません。実際、ML ライブラリのThincを使用してモデルを実装しています。詳細については、対応するビデオ チュートリアルを参照してください。
覚えておくべき重要なポイントは、spaCy はボンネットの下で Thinc モデルと連携しますが、Thinc はPytorch と Tensorflow のラッパーを提供するということです。
spaCy でそれらを使用するには、こちらのドキュメントに従ってください。一言で言えば、次のようなことができるはずです。
from thinc.api import TensorFlowWrapper
wrapped_model = TensorFlowWrapper(your_tf_model)
これで、(カスタム)トレーニング可能なパイプライン コンポーネントwrapped_modelを強化するために使用できるモデルになります。Thinc
于 2021-05-05T08:52:06.433 に答える