flair簡介
flair是最近開源的乙個基於pytorch的nlp框架，據官方github介紹，它具有以下特點：
乙個功能強大的nlp庫。 flair允許您將最先進的自然語言處理（nlp）模型應用於您的文字，例如命名實體識別（ner），詞性標註（pos），意義消歧和分類。
文字嵌入庫。 flair具有簡單的介面，允許您使用和組合不同的單詞和文件嵌入，包括作者提出的上下文本串嵌入（文章：coling2018-contextual string embeddings for sequence labeling）。
pytorch nlp框架。 我們的框架直接在pytorch上構建，使您可以輕鬆地訓練自己的模型，並使用flair嵌入和類來嘗試新方法。
作者測試的結果：
作者也提供了不錯的教程：
tutorial 1: 基本型別
安裝環境：
官網說目前對linux支援較好，以下為我在winodw上測試環境
windows 10
pytorch 0.4+
python 3.6+
pip install flair
這個庫包含兩種型別：sentence和token, sentence型別包含我們想要處理的乙個句，是token型別的集合
from flair.data import sentence
sentence = sentence('the grass is green .')
輸出顯示這個句子由5個token組成
print(sentence)
sentence: "the grass is green ." - 5 tokens
我們可以通過token id或其索引訪問句子的token：
# 使用 token id
print(sentence.get_token(4))
# 使用索引
print(sentence[3])
token: 4 green
token: 4 green
# 迭代輸出token
for token in sentence:
print(token)
token: 1 the
token: 2 grass
token: 3 is
token: 4 green
token: 5 .
tokenization：一些情況下，文字未tokenization
from flair.data import sentence
# 設定use_tokenizer引數
sentence = sentence('the grass is green.', use_tokenizer=true)
print(sentence)
sentence: "the grass is green ." - 5 tokens
adding tags to tokens（為token打標籤）
token具有用於語言注釋的字段，如lemmas、詞性標記或命名實體標記。可以通過指定標籤型別和標籤值來新增標籤。
# 給句子中某個詞加標籤
sentence[3].add_tag('ner', 'color')
# 我們可以看到，輸出green後面帶有命名實體標籤'color'
print(sentence.to_tagged_string())
the grass is green .
adding labels to sentences（給句子打標籤）
句子可以具有乙個或多個標籤，例如，這些標籤可用於文字分類任務。
sentence = sentence('france is the current world cup winner.')
# 給句子增加乙個sports標籤
sentence.add_label('sports')
print(sentence.labels)
[sports (1.0)]
# 給句子增加多個標籤
sentence = sentence('france is the current world cup winner.')
sentence.add_labels(['sports', 'world cup'])
print(sentence.labels)
[sports (1.0), world cup (1.0)]
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