基于多任务学习框架进行统一学习,使得全部六项任务可以共享语义信息,达到了知识迁移的效果。既有效提升了系统的运行效率,又极大缩小了模型的占用空间
基于预训练模型进行统一的表示 ,有效提升了各项任务的准确率
基于教师退火模型蒸馏出单一的多任务模型,进一步提高了系统的准确率
基于PyTorch框架开发,提供了原生的Python调用接口,通过pip包管理系统一键安装,极大提高了系统的易用性
Python 3.7
LTP 4.0 Batch Size = 1
CentOS 3.10.0-1062.9.1.el7.x86_64
Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v4 @ 2.40GHz
from ltp import LTP
ltp = LTP() # 默认自动下载并加载 Small 模型
segment, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
pos = ltp.pos(hidden)
ner = ltp.ner(hidden)
srl = ltp.srl(hidden)
dep = ltp.dep(hidden)
sdp = ltp.sdp(hidden)
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