排名：6 队名：爆写规则一万行 成员： ， ， 环境环境 Ubuntu 18.04 的Python：3.6.5 火炬：1.1.0 CUDA：9.0 CUDNN：7.1.3 所需的包 我们将软件包用于主干BERT模型。 （请注意，原始在比赛期间已更新为 ，但出于稳定性考虑，我们选择使用旧版本。） 所需的Python软件包： fuzzywuzzy==0.17.0 numpy==1.17.0 torch==1.1.0 pytorch-pretrained-bert==0.6.2 tqdm==4.24.0 records 安装所需的python软件包的命令： pip install

BERT和SpanBERT用于共指解析 该存储库包含该论文的代码和模型，。 此外，我们还包括论文分辨率模型，这是OntoNotes（79.6 F1）的最新技术。 请参阅以了解其他任务。 模型架构本身是模型的扩展。 建立 安装python3要求： pip install -r requirements.txt export data_dir= ./setup_all.sh ：这将构建自定义内核 预训练共指模型 请下载以下文件，以对数据使用预训练的共参照模型。 如果您想训练自己的共参照模型，则可以跳过此步骤。 模型 下载 F1（

BERT扩展 （来自变压器的双向编码器表示）是Google AI语言小组提出的一种通用的自动编码预训练方法，它在11个NLP任务（包括问题回答，自然，语言推理和情感分析）方面获得了最新的技术成果。 BERT旨在通过在所有层的左，右上下文上共同进行条件调节来预训练来自未标记文本的深层双向表示，这使它可以轻松地针对下游任务进行微调，而无需进行大量针对特定任务的体系结构修改。 该项目旨在提供基于当前BERT的扩展，并将BERT的功能带给NER和NLU等其他NLP任务。 图1：在不同任务上对BERT进行微调的图示 环境 的Python 3.6.7 Tensorflow 1.13.1 NumPy 1.13.3 数据集 是一个多任务数据集，包含3个子任务，POS标记，语法块和NER。 对于NER子任务，它包含4种命名实体：不属于前三组的人员，位置，组织和杂项名称。 （航空公司旅行信息系统）

在云上进行情感分析的全面评估 Ashwin Nalwade，陈名喜。 科技栈 应用程序和数据：Python，Flask，Gunicorn，CSS，spaCy，PyTorch，Pandas，HuggingFace。 云：Paperspace的Google Cloud Platform（GCP），IBM Cloud，Gradient Cloud。 容器：Docker [Docker Hub]，Kubernetes，Google Kubernetes Engine。 跨平台比较 我们在3个不同的云平台上测试了不同的方法，并通过在GPU上运行时使用探查器来分析训练时间[历时平均值]，准确性和内存利用率[峰值]。 GPU详细信息[Colab Pro] Fri Nov 27 20:47:34 2020 +----------------------------------------------

Natural logarithm wavelength modulation spectroscopy (ln-WMS) is demonstrated in this Letter. Unlike the conventional wavelength modulation spectroscopy (WMS)-2

教程

Fusion of synthetic aperture radar (SAR) and forward looking infrared (FLIR) images is an important subject for aerospace and sensor surveillance. This paper presents a scheme to achieve a natural color image based on the contours feature of SAR and the target region feature of FLIR so that the overall scene recognition and situational awareness can be improved. The SAR and FLIR images are first decomposed into steerable pyramids, and the contour maps in the SAR image and the region maps in the

天然20 一个Ruby工具包，用于创建您自己的基于DnD第五版RPG游戏的文本，或者如果您是DM，则可以快速测试是否遇到某些生物。 特征： 使用开放游戏许可证准确实施DnD 5e规则集 通过照明模拟计算视线（昏暗，黑暗区域） 模拟门，陷阱，宝物箱和盖子 基本的AI和寻路 基于文本的用户界面 支持自动和手动骰子滚动 易于扩展以融入您自己的游戏 支持的比赛： 人的 小精灵 半身人 矮人 还有更多 支持的课程； 战斗机 流氓 还有更多 安装 安装ruby 2.5或更高版本 如果您打算在自己的冒险中使用游戏引擎，请将此行添加到应用程序的Gemfile中，否则，您可以使用git clone在

斯坦福-张量流教程 该存储库包含课程CS 20：TensorFlow for Deep Learning Research的代码示例。 它会随着课程的进行而更新。 详细的教学大纲和讲义可在找到。 在本课程中，我使用python3.6和TensorFlow 1.4.1。 有关上一年课程的代码和注释，请参阅文件夹2017和网站 有关安装说明和依赖项列表，请参见此存储库的安装文件夹。

ACL选集 这些是生成ACL Anthology网站的基本说明，如。 该存储库的官方主页是 。 选集 先决条件 要构建Anthology网站，您需要： Python 3.7或更高版本 在bin/requirements.txt列出的Python软件包； 要安装，请运行pip -r bin/requirements.txt 或更高版本（可以；需要扩展版本！） 用于创建非BibTeX引用格式的 （并非严格要求构建网站，但是如果没有它们，则您需要按照所述手动调用构建步骤） 可选：如果在第一次运行make之前安装libyaml-dev和Cython ，将使用libyaml C库而不是python实现，从而加快了构建速度。 使用GitHub构建和部署 有一个GitHub action操作直接从GitHub执行部署。 要使用此功能，您需要在存储库设置（Web界面：设置->机密）中定义以下变量： PUBLISH_TARGET ：rsync将把选集推送到该目标（例如， user@aclweb.org:anthology-static ） PUBLISH_SSH_KEY ：标准pem格式的密