Python DocProduct使用自然语言处理模型如BERT和GPT2实现医疗问答

宛陵秋 21 0 ZIP 2020-07-20 00:07:25

使用TensorFlow 2.0来探索最先进的自然语言处理模型（如BERT和GPT-2）如何通过检索和调节相关医学数据来响应医学问题

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Python-DocProduct使用自然语言处理模型如BERT和GPT2实现医疗问答.zip (预估有个68文件)

DocProduct-master

models

.gitignore 107B

ffn_cross_entropy

Details.MD 50B

drive-download-20190429T033651Z-001.zip 11.3MB

SG-QAFFN_cross_entropy (1).ipynb 67KB

LICENSE 1KB

docproduct

predictor.py 12KB

loss.py 911B

tokenization.py 13KB

models.py 4KB

metrics.py 432B

dataset.py 14KB

inference_GenerateQADoc.py 687B

train_gpt2.py 3KB

train_bertffn.py 3KB

train_embedding_to_gpt2_data.py 3KB

train_bertffn_estimator.py 4KB

__init__.py 520B

inference_question_to_topk.py 686B

bert.py 8KB

get_data.py 2KB

mqa_load_dataset.py 5KB

train_ffn.py 4KB

train_data_to_embedding.py 3KB

__init__.py 0B

requirements.txt 171B

setup.py 982B

.gitignore 2KB

README.md 18KB

keras_bert

keras_transformer

gelu.py 245B

__init__.py 50B

transformer.py 17KB

keras_self_attention

seq_self_attention.py 12KB

seq_weighted_attention.py 2KB

__init__.py 166B

scaled_dot_attention.py 3KB

tokenizer.py 5KB

keras_embed_sim

__init__.py 26B

embeddings.py 3KB

keras_pos_embd

pos_embd.py 5KB

__init__.py 84B

trig_pos_embd.py 4KB

__init__.py 75B

keras_position_wise_feed_forward

__init__.py 38B

feed_forward.py 4KB

bert.py 15KB

layers

pooling.py 638B

masked.py 1KB

inputs.py 344B

__init__.py 235B

conv.py 520B

extract.py 751B

embedding.py 4KB

keras_layer_normalization

layer_normalization.py 4KB

__init__.py 52B

README.md 3KB

architecture.png 59KB

loader.py 7KB

keras_multi_head

__init__.py 87B

multi_head.py 9KB

multi_head_attention.py 9KB

notebooks

medical_qa.html 3.64MB

FaissEvalTopKColab.ipynb 66KB

SG-QAFFN_cross_entropy.ipynb 60KB

RetrievalQADoc.ipynb 5KB

DocProductPresentation.ipynb 44KB

visualization.ipynb 20KB

webmd_data_gather.ipynb 4.57MB

GenerateQADoc.ipynb 7KB

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