给出中文实体链接算法模型从训练源码

我可以给出一些中文实体链接算法模型的训练源码。

- DPLP (End-to-End Distant Supervision for Chinese Named Entity Recognition and Linking)：https://github.com/thunlp/DPLP
- CDKG (Cross-Document Knowledge Graph Construction)：https://github.com/thunlp/CDKG
- CDER (Cross-Document Entity Resolution)：https://github.com/thunlp/CDER
- Chinese NER with BERT：https://github.com/cloverstd/chinese-ner-with-bert

希望这些资源能帮到你。如果你有任何其他问题，请随时联系我。

相关问题

给出AI模型从训练到部署的源码示例？

好的，这里是一个基于 TensorFlow 的机器学习模型从训练到部署的示例代码：

首先是训练模型的代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型输入和输出
inputs = tf.keras.Input(shape=(28, 28, 1), name='mnist_input')
x = tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu')(inputs)
x = tf.keras.layers.Flatten()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x)
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

# 将输入和输出封装成模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型，定义损失函数和优化器
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train[..., tf.newaxis]
x_test = x_test[..., tf.newaxis]

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 在测试集上评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

然后是将模型部署到 TensorFlow Serving 的代码：

import tensorflow as tf
import tensorflow_serving as serving

# 将模型保存为 SavedModel
tf.saved_model.save(model, '/path/to/export/model')

# 创建 TensorFlow Serving 输入
request = serving.input_pb2.Input()
request.examples.extend([tf.compat.as_bytes(x.tostring()) for x in x_test])

# 发送请求到 TensorFlow Serving
channel = serving.channel.InsecureChannel('localhost:8500')
stub = serving.apis.PredictionServiceStub(channel)
result = stub.Predict(request, 5.0) 

给出AI模型从训练到部署的完整流程源码示例？

好的，在给出 AI 模型从训练到部署的完整流程的源码示例之前，我们需要先对 AI 模型的训练和部署做一些基础的介绍。

在 AI 模型的训练过程中，通常需要以下几个步骤：

1. 准备训练数据：这一步包括数据的收集、整理和处理，以及将数据分成训练集和测试集两部分。

2. 选择模型：在选择模型之前，我们需要了解我们所要解决的问题的类型（例如分类问题还是回归问题）以及对模型的性能要求。然后，我们可以根据需要选择相应的模型结构和算法。

3. 训练模型：在这一步，我们使用训练集的数据训练模型，并使用一定的指标来评估模型的训练效果。

4. 评估模型：在训练完成后，我们需要使用测试集来评估模型的泛化能力，即模型在没有见过的数据上的表现。

5. 调优模型：如果模型的效果不理想，我们可以通过调整模型的超参数、修改模型的结构或