我开始使用Knowledge Studio和Natural Language Understanding。
我能够将机器学习模型部署到Natural Language Understanding，并使用API进行查询。
我想知道是否有一种仅部署pre-annotator的方法。
我从Knowledge Studio's documentation读到
您可以部署或导出机器学习注释器。词典预注释器只能用于在Watson Knowledge Studio中预注释文档。
是否存在一种变通方法来创建仅执行pre-annotator的工作的模型，即使用字典来查找实体而不是机器学习模型？
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是否存在一种变通方法来创建简单地执行预注释器工作的模型，即使用字典来查找实体而不是机器学习模型？
您可能需要在所需内容中对此做更好的解释。
WKS允许您使用上载的词典对文档进行预注释。一旦创建了ML模型，您就可以使用它来对培训文档进行注释，然后手动进行更正。随着您继续操作，每次模型迭代后手动工作量将减少。
假设您正在创建一个包含大量示例的模型。在模型结果中，您将希望提及/关系在报告的灰色区域之外或附近。
我对您的请求的另一种解释是您只想创建基于字典的模型。使用“基于规则的模型”功能可以做到这一点。您将必须创建解析规则，但是您只需将要查找的内容映射到字典/规则。
在生产中使用此功能仍然受到限制。部署此类模型时，您应该得到警告。
它比仅关键字搜索要好一些，因为您可以将项映射到词性。
最后一点。 WKS的目的是创建一个机器学习模型，该模型将用于发现您从未见过的新术语。使用基于规则的引擎，它只能找到您明确要求其查找的内容。
如果仅需要字典条目，那么可以创建一个非常简单的字符串比较解决方案，但会失去语言功能。