介绍
entitizer.models-builder 是一个用于创建实体识别模型的 npm 包。它提供了简单易用的接口和丰富的功能来构建模型。
在实践中，我们经常需要使用实体识别模型来标注和提取文本中的实体信息。例如，在企业搜索场景下，我们需要对企业内部文档进行实体识别，以方便用户快速定位相关信息。而 entitizer.models-builder 就是一个用于构建这类模型的工具。
本文将详细介绍 entitizer.models-builder 的使用方法，包括如何构建模型、如何训练模型，以及如何使用模型进行实体识别。
安装
使用 entitizer.models-builder 前，我们需要先安装它。在命令行中执行以下命令即可：
npm install entitizer.models-builder --save
构建模型
在使用 entitizer.models-builder 构建模型前，我们需要理解两个概念：实体类型和实体样本。
实体类型指的是我们要识别的实体的类型。例如，我们要在文本中识别人名和地址，那么就有两个实体类型：person 和 address。
实体样本指的是包含我们要识别的实体信息的文本。例如，在下面的文本中，“George Washington” 就是一个 person 实体，“1600 Pennsylvania Ave NW, Washington, DC 20500” 就是一个 address 实体：
George Washington was the first president of the United States. The White House, located at 1600 Pennsylvania Ave NW, Washington, DC 20500, is the official residence and workplace of the president.
有了这些概念后，我们就可以开始构建模型了。以下是构建模型的代码示例。
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在上面的代码中，我们先定义了两个实体类型：person 和 address。然后，我们定义了两个实体样本：一个 person 样本和一个 address 样本。最后，我们通过 createModel() 方法创建了一个包含这两个实体类型和样本的模型。
训练模型
创建了模型后，我们需要将样本数据传入模型中进行训练。以下是训练模型的代码示例。
// 训练模型
model.train();
// 保存模型
model.saveModel("model.json");在上面的代码中，我们先调用了 train() 方法进行训练。然后，我们调用了 saveModel() 方法将训练得到的模型保存到本地磁盘中。
使用模型进行实体识别
训练好模型后，我们可以使用模型进行实体识别了。以下是使用模型进行实体识别的代码示例。
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在上面的代码中，我们使用 loadModel() 方法加载了保存在磁盘中的模型。然后，我们传入一串文本，调用 predict() 方法进行实体识别。最后，我们输出识别结果。
总结
本文介绍了 entitizer.models-builder 的使用方法，包括如何构建模型、如何训练模型，以及如何使用模型进行实体识别。entitizer.models-builder 是一个功能强大、易用的 npm 包，可以方便地帮助我们构建实体识别模型，提高我们的实践效率。
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