Deep text matching
1、前言
Github 上面有很多文本匹配项目，本项目工作主要借鉴了 和 ，模型的代码风格来自前者。另外模型是使用 keras 深度学习框架进行复现的，主要也是使用的前者的复现代码，只是增加了个别模型的复现，也去除了一些我觉得不太重要的模型；另外，由于本项目只是实验层面探索，所以将 matchzoo 源码中一些和模型无关的很多代码进行了删减，同时对部分模型的结构进行了细微的调整，没有完全遵从论文里的设置。
我使用这些模型在2018年蚂蚁金服的文本匹配竞赛数据集（数据集来自text matching 上传，因此数据的预处理代码也使用的该项目的代码）上进行了一些实验，另外我借鉴了 项目的代码测试了几个 bert 系列模型（bert 及其变体）。由于训练集、验证集、测试集中的正负样本比例都是1:1，因此我使用了准确率这一评价指标来衡量了这些模型的性能，结果
2021-10-19 14:55:46
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ESIM-增强的顺序推理模型
使用PyTorch实现ESIM模型以进行自然语言推理
该存储库包含Chen等人在论文介绍的序列模型的PyTorch实现。 在2016年。
下图显示了该模型的体系结构的高级视图。
该模型是在的日内瓦大学的背景下实现的。
如何
安装套件
要使用此存储库中定义的模型，您首先需要按照软件包上描述的步骤在计算机上安装PyTorch（仅在使用Windows时才需要此步骤）。 然后，要安装运行模型所需的依赖关系，只需执行命令pip install --upgrade . 从克隆的存储库内部（在根，最好是在内部）。
提取数据以训练和测试模型
位于此存储库的scripts /文件
2021-09-04 13:40:20
60.7MB
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FIBOCOM_AT_Commands_User_Manual_eSIM_V1.0.2
2021-08-30 19:09:51
489KB
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