之前用TensorFlow写了一个基于Bi-LSTM-CRF的临床命名实体识别模型,最近要求把模型部署API,供其他应用调用。本来打算直接用TensorFlow的Model saver和load配合flask框架实现。查询资料的时候发现TensorFlow官方出品了TensorFlow Serving工具可以实现相同的功能,于是尝试安装Serving,并跑通官方示例。在安装和调试过程中出现了诸多问题,记录一下。
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之前换了新电脑,一直没来得及把TensorFlow装上,电脑是惠普 战66,有独显MX150,所以这次安装的是gpu版,网上找了好些个教程,最后在自己摸索中,把环境装好了,记录一下。
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这篇文章是Reinforcement Learning在NLP方面的应用,具体是用在有噪音训练集的实体关系分类问题上,已经被AAAI 2018录用,作者之前也在PaperWeekly分享过了,最近一个前同事提到Reinforcement Learning应该会是NLP的下一个热点,想想应该也是这么回事,就像之前的Attention机制一样。因此在了解了Reinforcement Learning的基本概念之后,又把这篇文章细读一遍。
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最近在看微信推送的时候,有看到一篇推荐文献,发表在ACL2017,跟我之前想做的 通过改进embedding的表示提高NLP任务的表现 方面有点联系的,大致看下来觉得挺不错的,这里在仔细阅读一遍,记录下来。这篇文章不管是在对技术上、研究思想上,还是文章写作方面都有借鉴意义。
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