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GitHub上PyTorch自然语言处理项目Top 5

讲述:丁婵大小:1.14M时长:02:30
Github 上有许多成熟的 PyTorch NLP 代码和模型, 可以直接用于科研和工程中。本文将介绍五个近期在 GitHub 上 Star 数过千的 PyTorch 自然语言处理项目。
1.AllenNLP (2504 Star)
该项目致力于成为 PyTorch 下 NLP 算法研究和实现的全能平台。它的设计理念是,模块化和轻量级。该项目自身实现了包括命名实体识别、语义角色标注、阅读理解在内的多种常用算法。
它将 NLP 中的各种需求进行了非常好的封装,包括 padding、masking 等。值得一提的是,AllenNLP 的实验流程和参数都有 JSON 文件配置,并行、重现完全不是问题,而且每一步都有丰富的日志可以记录一切。
2.DrQA (2374 Star)
这是由 Facebook 开源的开放式阅读理解智能问答算法,适用于开放领域的问答。特别的,DrQA 致力于解决大规模的机器阅读理解。在这种情况下,算法可以在一个非常大的非结构化文档的资料库中寻找问题的答案。因此,系统必须将文档检索(查找相关文档)和文本的机器理解(识别来自这些文档的答案)结合起来。
3.Faieseq (1711 Star )
这是一个序列建模工具包,它允许研究人员和开发人员为机器翻译、自动摘要、语言模型和其他文本生成任务训练自定义模型,提供了各种序列到序列模型的实现。
4.OpenNMT-py (1558 Star)
这个 PyTorch 开源神经翻译模型(Open Source Neural Machine Translation in PyTorch ),致力于促进新 idea 在神经翻译、自动摘要、看图说话、语言形态学和许多其他领域的发展。
作为自动翻译的平台型项目,OpenNMT 也支持各种文本数据预处理,包括各种 RNN 单元、各种 attention 机制、花式日志、语音转文本、看图说话等。
5.DeepNLP-models-Pytorch (1256 Star)
这是 Pytorch 在斯坦福大学(cs-224n)中实现的各种 Deep NLP 模型,它不适合 Pytorch 的初学者。该项目中,来自韩国的金正日(Kim Sungdong),在看完斯坦福大学的课程后,用 PyTorch 将其中的模型都实现了一遍。
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全部留言(3)

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  • zchain
    来着韩国的金正日……
    1
  • mindthink
    声音很好听
  • miki
    播音员声音真好听啊
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