【源码】基于PyTorch框架的中文词性标注系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架构建的中文词性标注系统。借助深度学习模型，运用循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等技术，学习中文文本中的词性标注规律，从而实现对新文本的词性标注。

项目的主要特性和功能

1. 深度学习模型构建：采用PyTorch框架搭建基于RNN和CNN的模型，可自动学习文本的词性标注模式。
2. 数据预处理：提供DataLoader模块加载和处理训练、验证及测试数据，构建词汇表（Vocab）和字符词典（CharVocab）以处理文本数据。
3. 模型训练与评估：提供train.py脚本用于模型训练，evaluate.py脚本用于评估模型性能。
4. 在线预测服务：通过Flask框架部署模型预测服务，用户可在网页提交文本获取词性标注结果。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.7及以上版本。
• 执行pip install -r requirements.txt安装必要的库。

数据准备

• 将训练、验证和测试数据集放置在corpus目录中。
• 把预训练的词嵌入和字符嵌入下载后放置在corpus目录中。

模型训练

• 执行mkdir model创建模型保存目录。
• 运行训练脚本：python train_easy.py --cuda 1 --epochs 20 --hidden_size 128 --batch_size 64 --drop_rate 0.3 --drop_embed_rate 0.3 --learning_rate 1e-4 --weight_decay 1e-6。

模型部署

• 执行python app.py运行Flask应用。
• 打开浏览器，访问http://127.0.0.1:5000，提交待标注的中文文本获取词性标注结果。

注：本项目源代码文件包含多个模块和文件，具体实现细节请参照各文件代码内容。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】