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Petuum和CMU开源Texar:文本生成工具包

讲述:丁婵大小:1.21M时长:02:39
为了促成不同文本生成任务的快速搭建,以及任务之间的技术共享,由 Petuum 公司和卡耐基梅隆大学 (CMU) 为主要贡献者的通用工具包 Texar 正式开源。该工具包支持广泛的机器学习应用,重点聚焦于文本生成任务,尤其适合从事快速模型原型设计,以及实验的研究人员及从业者。
这是一个专注于文本生成任务的开源工具包,使用 TensorFlow 语言。基于模块化、多功能以及可扩展的核心设计理念,它提取了文本生成中不同任务和方法的共同模式,并创建了一个高度可重复利用的模块和功能库。
据介绍,它的功能主要包括:
1. 多功能性
Texar 包含广泛的模块和功能,用于组成任意的模型架构,并实现各种学习算法,如最大似然估计、强化学习、对抗性学习、概率建模等。
2. 模块化
Texar 将各种复杂的机器学习模型或算法,分解成高度可重复利用的模型架构、损失函数和学习过程模块等。
用户可以像组装积木一样组装 Texar 的模块,轻松直观地构建任意自己想要的模型。模块化的设计使得各模块的插入和替换变得简单,例如,在最大似然学习和强化学习之间切换只需要改变几行代码即可。
3. 可扩展性
Texar 可以轻松地与任何用户定制的外部模块集成,并且与 TensorFlow 开源社区完全兼容,包括 TensorFlow 本身的接口、功能和其他资源都能直接与 Texar 一起使用。
4. 可用性
使用 Texar,用户既可以通过简单的 Python/YAML 配置文件来定制已有的模型,也可以通过 Texar Python API 编程实现任意复杂的模型,达到最大的可定制性。
Texar 提供了自动的变量重用机制(无需担心复杂的 TensorFlow 变量范围)、简单的函数式调用来执行各模块的逻辑功能,而且每个模块都有丰富的配置选项和合理的默认值。
目前,Texar 已经用于支持 Petuum 公司的若干个研究和工程项目。他们希望这一工具包也能帮助社区加速文本生成,以及其它技术的发展,并欢迎研究人员及从业者的加入社区,进一步丰富这一工具,共同推进文本生成研究及相关应用的进展。
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