Интеграция предобученных нейросетей в Java-проектах: практический пример

При работе с нейросетями, не обязательно каждый раз писать свою и заново, можно использовать предобученные модели, что позволяет значительно сократить время разработки, а развитие модели и поддержка сообществом позволяет повысить точность анализа текстов.

В данной статье я привожу практический пример интеграции с предобученной моделью, так рассмотрим задачу извлечения именованных сущностей (NER) — автоматического определения имен, мест или дат из текста. Мы будем использовать предобученную модель BERT, выполненную через библиотеку ONNX Runtime.

Вообще существует множество предобученных моделей для извлечения именованных сущностей (NER) и других задач NLP. Вот некоторые из них:


Читать: https://habr.com/ru/articles/867120/?utm_campaign=867120

@a_cup_of_java | Другие наши каналы