上节课结束的时候,给大家预留的任务,就是在 Kaggle 上把自己的模型训练好,如果还没完成的,可以暂停一下视频,先把模型训练好,在接着看后面的内容。

代码示例

1、Kaggle训练与模型下载

我课前训练好一个模型,简单带大家看一下。

2、模型加载

因为是生成的数据,所以准确率很快就到了1,测试的数据已经在验证环节用了,就没必要重复验证了,准确率肯定也是1。

当然数据太规整,也有过拟合的嫌疑,解决方案就是项目上线之后,再加一些真实的数据进来,重新训练。

内容不可见,请联系管理员开通权限。

3、模型预测

之前文本分类项目,预测部分是一个批量逻辑,但是接下来的知识图谱项目,应该是单句进行预测的,就没必要批量处理了,改一下。

内容不可见,请联系管理员开通权限。

好的,到目前为止,整个离线模型的代码就全部改完了,接下来,和实体识别的模型一样,我们也需要封装一个包,给线上的知识图谱流程调用。

本文链接:http://www.ichenhua.cn/edu/note/627

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