PRPN分析 此仓库包含输出文件和分析结果,该报告在论文 [1]中进行了报告,我们在其中对解析阅读预测网络[2]进行了深入分析。 解析的文件可以在下载解析的文件以以下方式命名: parsed_ {parsed-dataset} {model-type} {train-data} _ {earlystop-criterion} .jsonl 示例:parsed_WSJ_PRPNUP_WSJFull_ESUP.jsonl 我们还共享提供最佳F-1分数的预训练模型(PRPN-LM在AllNLI上使用语言建模标准进行训练),可以在下载。 您将需要原始的PTB语料库来使用NLTK来读取data_ptb.py的WSJ树,该树在PRPN_UP( main_UP.py )和parse_data.py 。原始PTB语料库可在下载。所有模型的词汇文件以及PRPN_LM( main_LM.py )中使用的预处