法语NER在Flair中的应用（默认模型）

这是Flair中用于法语的标准4类NER模型。

F1值：90.61（WikiNER）

预测4个标签：

基于 Flair embeddings 和LSTM-CRF。

演示：如何在Flair中使用

要求： Flair （pip install flair）

以下是输出结果：

因此，在句子“George Washington est allé à Washington”中，找到了实体“George Washington”（标记为人物）和“Washington”（标记为地点）。

训练：训练该模型的脚本

使用以下Flair脚本训练该模型：

引用

使用此模型时请引用以下论文。

问题？

Flair问题跟踪器位于 here 。