MultiWOZ 多域绿野仙踪数据集（MultiWOZ），是跨多个领域和主题的全人类书面对话的完整标签集合。 对话的大小为1万个，比以前所有带注释的面向任务的语料库大至少一个数量级。 感谢在上提供了最新的，经过纠正的数据集版本。 可在上获得新的，更正后的数据集版本。 可在以下访问EMNLP出版物中使用的数据集： 可在以下位置访问ACL发布中使用的数据集： 数据结构 如果该域允许，则包含3406个单域对话（包括预订），以及包含至少2个（最多5个域）的7,032个多域对话。 为了增强结果的可重复性，将语料库随机分为训练，测试和开发集。 测试和开发集各包含1k个示例。 即使所有对话都是连贯的，但其中一些对话并未按照任务描述来完成。 因此，验证和测试集仅包含完全成功的对话，因此可以对模型进行公平的比较。 在验证和测试集中没有来自医院和警察领域的对话。 每个对话都包含一个目标，多个用

暹罗深度神经网络的语义相似性。 该存储库包含Tensorflow中的暹罗神经网络的实现，该实现基于3种不同的主要深度学习架构构建： 卷积神经网络 递归神经网络 多头注意力网络 创建该存储库的主要原因是将GitHub上主要基于CNN和RNN架构构建的Siamese神经网络的知名实现方案与基于Transformer模型最初由提出的基于多头注意力机制构建的Siamese神经网络进行比较，这论文。 。 支持的数据集 当前版本的管道支持使用3个数据集： :NEW_button: 对抗自然语言推论（ANLI）基准： ， 安装 资料准备 为了下载数据，请执行以下命令（此过程可能需要一段时间，具体取决于您的网络吞吐量）：

此存储库包含代码和我对StyleGAN和CLIP进行实验的一些结果。 我们称它为StyleCLIP。 给定文字描述，我的目标是编辑给定的图像或生成一个图像。 文本指导的图像编辑（使用CLIP和StyleGAN）此存储库包含代码和我对StyleGAN和CLIP进行实验的一些结果。 我们称它为StyleCLIP。 给定文字描述，我的目标是编辑给定的图像或生成一个图像。 下图说明了它的工作方式：在本示例中，我拍摄了Ariana Grande的图像，使用e4e对其进行了反转，然后编辑了图像，以使Ariana使用文本“ A tanned woman”看起来更加黝黑。 使图像接近原点

RBERT：R中的BERT实现

“自然语言标注”(natural language annotation)技术,这种技术将检索对象的内容分解成不同颗粒度的信息片段,并用自然语言的句子和短语来标注

蒙古BERT型号 该存储库包含由 ， 和训练的经过预训练的蒙古模型。 特别感谢提供了5个TPU。 该存储库基于以下开源项目： ，和 。 楷模 词汇量为32000的用作文本标记器。 您可以使用蒙版语言模型笔记本 测试经过预训练的模型可以预测蒙面蒙语单词的效果如何。 BERT-Base： 和 BERT-Large： HuggingFace 未装箱的BERT-Base： TensorFlow检查点和PyTorch模型 未装箱的BERT-Large： HuggingFace 盒装BERT-Base 下载TensorFlow检查点或PyTorch模型。 评估结果： global_step = 4000000 loss = 1.3476765 masked_lm_accuracy = 0.7069192 masked_lm_loss = 1.2822781 next_sentence_a

FastWER 用于快速字/字符错误率 (WER/CER) 计算的 PyPI 包 快速（cpp 实现） 句子级和语料库级 WER/CER 分数 安装 pip install pybind11 fastwer 例子 import fastwer hypo = [ 'This is an example .' , 'This is another example .' ] ref = [ 'This is the example :)' , 'That is the example .' ] # Corpus-Level WER: 40.0 fastwer . score ( hypo , ref ) # Corpus-Level CER: 25.5814 fastwer . score ( hypo , ref , char_level = True ) # Sentence-Leve

Neural Network Methods in Natural Language Processing 英文epub 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

关于在英语语料库上进行词嵌入训练的研究很多。 该工具包通过在德语语料库上应用深度学习，以训练和评估德语模型。 有关项目，评估结果和的概述可在或直接在此存储库中找到。 该项目是根据发布的。 开始吧 确保已安装Python 3以及以下库： pip install gensim nltk matplotlib numpy scipy scikit-learn 现在，您可以下载并在您的Shell中执行它，以自动下载此工具包和相应的语料库文件并进行模型训练和评估。 请注意，这可能需要大量时间！ 您也可以克隆此存储库，并使用我已经进行评估和可视化。 如果您只想查看不同Python脚本的工作方式，

seqGAN PyTorch实现的“ SeqGAN：具有策略梯度的序列生成对抗网络”。 （于兰涛等）。 该代码经过高度简化，注释和（希望）易于理解。 实施的策略梯度也比原始工作（ ）简单得多，并且不涉及推广-整个句子使用单一奖励（受的示例启发） ）。 使用的体系结构与原始工作中的体系结构不同。 具体而言，将循环双向GRU网络用作鉴别器。 该代码按论文中所述对合成数据进行实验。 我们鼓励您对代码作为问题的工作方式提出任何疑问。 要运行代码： python main.py main.py应该是您进入代码的入口。 技巧与观察 在这种情况下，以下黑客（从借来）似乎有效： 培训鉴别器