Natural Language Processing with transformers. 本项目面向的对象是: NLP初学者、transformer初学者 有一定的python、pytorch编程基础 对前沿的transformer模型感兴趣 了解和知道简单的深度学习模型 本项目的愿景是: 希望结合形象生动的原理讲解和多个动手实践项目,帮助初学者快速入门深度学习时代的NLP。
GitHub上最火的NLP项目,标星13000+,现在迎来重大更新。 刚刚, 抱抱脸(Hugging Face)团队,放出了transformers 2.0版本。 一方面,实现了TensorFlow 2.0和 PyTorch 之间的深度互操作性。 你可以在TPU上训练模型,然后再Pytorch上测试,最后通过TensorFlow部署。 另一方面,也集成了超过32个经过100多种语言预训练的模型。最新...
git clone https://github.com/nlp-uoregon/trankit.git cd trankit pip install -e . This would first clone our github repo and install Trankit. Fixing the compatibility issue of Trankit with Transformers Previous versions of Trankit have encountered thecompatibility issuewhen using recent versions of...
了解NLP的读者应该对Hugging Face这个名字非常熟悉了。他们制作了Transformers(GitHub超1.5万星)、neuralcoref、pytorch-pretrained-BigGAN等非常流行的模型。 即便你不是做人工智能的,也可能对这个名字有所耳闻,Hugging Face App在国外青少年中也有不小的影响力。 今天我们带来的是由Hugging Face团队深度学习和计算语言学...
GitHub上最火的NLP项目,标星13000+,现在迎来重大更新。 刚刚, 抱抱脸(Hugging Face)团队,放出了transformers 2.0版本。 一方面,实现了TensorFlow 2.0和 PyTorch 之间的深度互操作性。 你可以在TPU上训练模型,然后再Pytorch上测试,最后通过TensorFlow部署。
https://github.com/changwookjun/nlp-paper 看了一下,这个项目的作者changwookjun貌似是韩国人,项目按主题分类整理了自然语言处理的相关文献列表,很详细,包括 Bert系列、Transformer系列、迁移学习、文本摘要、情感分析、问答系统、机器翻译、自动生成等以及NLP子任务系列,包括分词、命名实体识别、句法分析、词义消歧等等...
注意力机制是机器学习中嵌入的一个网络结构,主要用来学习输入数据对输出数据贡献;注意力机制在NLP和CV中均有使用,本文从注意力机制的起源和演进开始,并主要介绍注意力机制以及在cv中的各类注意力机制。 前言 大家好,我是张大刀。 transformer从2020年开始在cv领域通过vision transformer大放异彩过后,让cv和nlp走入大一统...
GitHub上最火的NLP项目,标星13000+,现在迎来重大更新。 刚刚, 抱抱脸(Hugging Face)团队,放出了transformers 2.0版本。 一方面,实现了TensorFlow 2.0和 PyTorch 之间的深度互操作性。 你可以在TPU上训练模型,然后再Pytorch上测试,最后通过TensorFlow部署。
🤗 Transformers 提供了数以千计的预训练模型,支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨让最先进的 NLP 技术人人易用。 🤗 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API,让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过model hub与社区共享。同时,每个定义的...
了解NLP的读者应该对Hugging Face这个名字非常熟悉了。他们制作了Transformers(GitHub超1.5万星)、neuralcoref、pytorch-pretrained-BigGAN等非常流行的模型。 即便你不是做人工智能的,也可能对这个名字有所耳闻,Hugging Face App在国外青少年中也有不小的影响力。