self attentive parser:具有11种语言模型的高精度NLP解析器 源码
伯克利神经解析器 高精度解析器,具有11种语言的模型,以Python实现。 基于ACL 2018中使用描述的其他更改。 内容 如果您主要对训练自己的解析模型感兴趣,请跳至本自述文件的“部分。 安装 要安装解析器,请运行以下命令: $ pip install cython numpy $ pip install benepar[cpu] 在安装benepar之前,应单独安装Cython和numpy。 请注意, pip install benepar[cpu]依赖于tensorflow pip软件包,该软件包是tensorflow的仅CPU版本。 使用pip install benepar[g
文件列表
self-attentive-parser-master.zip
(预估有个50文件)
self-attentive-parser-master
.gitignore
606B
README.md
18KB
viz
attention.vg.json
9KB
export
0001-bilm-tf-changes-for-use-with-benepar.patch
4KB
export_bert.py
21KB
export.py
16KB
LICENSE
1KB
暂无评论