比如我们想要完成文本分类的任务,通常需要将文本分词之后用TextField这个类进行封装。虽然AllenNLP中存在多种不同的Field,但是不同Field中的方法基本是相同的,下面就以TextField为例,具体介绍一下这个类需要完成的任务以及每个方法负责的功能。 用于词表构建的方法——count_vocab_items TextField的输入是一个个Token组成...
allennlptraintutorials/getting_started/simple_tagger.json--serialization-dir/tmp/tutorials/getting_started 一个简单介绍:https://zhuanlan.zhihu.com/p/72414820 前面的json文件是你所要配置的训练的信息文件,比如dataset_reader信息「注册的DatasetReader名字,采用的token方法等」、训练数据的地址、模型信息等下面详细...
AllenNLP是一个开源的自然语言处理平台,提供了许多强大的工具和模型,包括语义角色标注。本文将介绍AllenNLP的语义角色标注模型,并给出相应的代码示例。 AllenNLP简介 AllenNLP是由斯坦福大学人工智能实验室(Stanford AI Lab)开发的一个模块化和可扩展的自然语言处理库。它基于PyTorch,具有易用性和高效性的特点。AllenNLP提供...
AllenNLP 是一个基于 PyTorch 的自然语言处理库,提供了丰富的预训练模型和工具,使得开发者可以方便地构建和训练自然语言处理模型。 实现步骤 下面是实现 AllenNLP 中文命名实体识别的一般步骤: 接下来,我们将逐步介绍每个步骤需要做什么以及对应的代码。 步骤一:数据准备 在进行命名实体识别之前,首先需要准备好训练数据。
在介绍 AllenNLP 的数据加载流程之前,先让我们来看看在 Pytorch 当中数据是如何加载的: 在Pytorch 当中加载数据, 我们往往需要定义 两样东西 : Dataset : 用于从文件系统当中获取数据 需要首先 __getitem__ 方法, 用于对给定的 index 获取对应的数据
Allennlp介绍 这是一款深度学习神经网络框架,集成了SpaCy,,基于pytorch底层框架,模型训练等,很香!尤其是官方文档,对于有一定基础理论的同学来说,有很好的实践帮助
模型介绍 为了解决上述两个问题,我们提出了一种新的范式(见下)来整合标签知识。首先,由于联合编码效率低,我们将问题文本编码过程分解为两个独立的编码模块:文本编码模块 f1 和问题编码模块 f0. 这样,样本集的大小不再扩大|C| 次。其次,为了充分利用标签知识,设计了一个融合模块 f0 来显式地整合标签和文本表示。
1.源数据介绍 自然语言分析技术大致分为三个层面:词法分析、句法分析和语义分析。语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。在一个句子中,谓词是对主语的陈述或说明,指出“做什么”、“是什么”或“怎么样,代表了一个事件的核心,跟谓词搭配的名词称为论元。语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有:...
课题介绍 随着PyTorch、TensorFlow等深度学习框架的出现,基于这些框架的自然语言处理也变得日益便捷。而目前由AllenAI研究所所推出的AllenNLP进一步依托PyTorch构建出更加高效便捷的自然语言处理框架AllenNLP。本课题将聚焦于AllenNLP,分析其数据处理流程、框架设计等,以加深学业界对其了解。 导师介绍 南京大学博士在读,曾发过多...