/ALBERT_4_Time_Recognition

使用ALBERT预训练模型,用于识别文本中的时间,同时验证模型的预测耗时是否有显著提升。

Primary LanguagePython

ALBERT_4_Time_Recognition

使用ALBERT预训练模型,用于识别文本中的时间,同时验证模型的预测耗时是否有显著提升。

该项目旨在通过ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型来提升模型训练和预测的时间,其中,模型预测耗时为38ms/次。

如何使用该模型?

  1. 下载该项目,同时安装项目所依赖的Python模块: tensorflow, tornado;

  2. 运行run.py,启动模型训练、预测的HTTP服务;

  3. 在浏览器中输入: http://localhost:12306/model_train ,即可开始模型训练;或者直接运行train.py也可。模型训练的时间较长,需耐心等待,生成后的模型文件位于ckpt文件夹。

  4. 模型预测为POST请求,可输入如下命令:

curl -d "event=***" http://localhost:12306/subj_extract

模型预测的例子如下(使用软件为Postman):

关于该项目的文章,可以参考:https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/102631837