DeFT-NAACL2021 论文:分解,融合和生成:一种用于中文定义生成的知情方法( ) 要求 火炬(1.6.0) numpy的(1.19.4) nltk(3.5) 捷霸(0.42.1) gensim(3.8.3) 准备所需的数据 下载我们的组成信息DG数据集( ),并将其放入./data/morpheme/ 。 下载并将其放入./data/morpheme/ 进行实验 bash run_morphemes.sh 您可以更改main.py定义的选项以训练不同配置下的模型。 训练有素的检查站 我们稍后将发布我们训练有素的检查点( ),以帮助重现我们报告的结果。 引文 如果您使用此代码进行研究,请引用我们的NAACL-2021论文: @inproceedings{zheng2021morpheme, title={Decompose, Fuse and Generate: A