AllenNLP 是一个基于 PyTorch 的 NLP 研究库，用于提供各语言任务中的业内最佳、最先进的深度学习模型。
AllenNLP 能让设计和评估新的深度学习模型变得简单，几乎适用于任何 NLP 问题。通过利用一些基础组件，可轻松地在云端或是自己的笔记本上运行模型。
AllenNLP 设计理念：
超模块化和轻量化。可使用自己喜欢的组件与 PyTorch 无缝连接。
经过广泛测试，易于扩展。测试覆盖率高于 90％ ，示例模型提供了优秀的模板。
真正的填充和覆盖，轻松、无痛的实现正确的模型。
实验性友好。可通过符合 json 规范的全面记录重现实验过程。
AllenNLP 包含的高质量模型有 Semantic Role Labelling、Question and Answering (BiDAF)、Entailment（可分注意力）等等。
AllenNLP 主要由 Allen 人工智能实验室构建和维护，与华盛顿大学等机构共同合作。
-
前言 之前写过【AllenNLP】专栏学习allennlp 框架的一个入门中文教程，最近看的时候发现现在的版本已经从0.8升级到2.6了，升级内容见这里Upgrade guide from 1.x ➡️ 2.0，可以看到有很多内容已经不适应了，所以根据官网最近的教程写了新的中文教程。 本教程可以实现：基于movie review 的文本分类，包括： 1、使用python脚本train、eval、p
-
AllenNLP另外很重要的一点在于，它在torch的model的基础上添加了很多的方法，使得模型更加适用于NLP场景的使用。 AllenNLP设计模型的思想在于： 输出为dict格式，里面必须包含loss，其余则由我们自行决定。因此输出相比传统的pytorch模型，输出更加的丰富，我们可以把我们任何想要的信息都通过这个字典返回~ model.py文件有370多行， 大体上需要注意的是 __ini
-
1.依赖 python == 3.8.0 allennlp == 2.4.0 pip install allennlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2.使用lazy 注意：在使用大数据进行训练的时候使用lazy模式是极其重要的，但是记得使用lazy模式之前需要进行数据的按照label的分布进行总体数据的shuffle，使得在训练的数
-
NLP的项目流程比较繁琐，正好现在又AllenNLP这个基于PyTorch的工具可以用于规范数据处理，模型构建、训练和测试，感觉不错。之前看了一篇论文，作者用TensorFlow 1.13版本写的一个NLP项目，感觉实在是复杂。 AllenNLP概要 先看一下AllenNLP（https://allennlp.org/）在GitHub页面中的概要，关键就是下面这个表格： allennlp an o
-
allennlp.modules.span_extractors.span_extractor.SpanExtractor 就是个基类 需要自己另外写函数，得到所有的span_indices,不过也简单。 Many NLP models deal with representations of spans inside a sentence. SpanExtractors define metho
-
安装指令 pip install allennlp pip install allennlp-models coreference resolution的应用 from allennlp.predictors.predictor import Predictor # path can be url or local path (pre-downloaded file) predictor = P
-
在运行rxn4chemistry 的from chemdataextractor import Document.py from chemdataextractor import Document doc = Document('To a mixture of Cu(OAc)2.H2O (0.01 mmol, 1.0 mol%) and 1,2- bis(diphenylphosphaneyl)b
-
allennlp=1.1.0rc3 可以匹配 torch=1.6.0 allennlp=1.0.0rc1 可以匹配 torch=1.3.1 allennlp=0.9.0 可以匹配 torch=1.2.0
-
AllenNLP的注册机制！
-
一、环境配置 1.在conda中创建allennlp环境： conda create -n allennlp python=3.6 2.安装allennlp pip install allennlp 二、下载训练好的参数和模型 参数下载： 链接: weights.hdf5 模型下载：options.json 三、获得词向量 from allennlp.modules.elmo import E
-
AllenNLP—json&命令行&自定义模型—对应关系 dir package_name_father package_name_child __init__.py model.py json json { "type": "model-name" } model.py from allennlp import AllenNLPClass @AllenNLPClass.regester("
-
说明 我们在使用AllenNLP的时候，当使用自定义predictor的时候，默认的是输入json，我们可以修改为输入以行为单位的文本格式； 另外默认的输出是json，我们也可以自定义修改为文本，特别是在json.dumps的时候中文会默认是ASCII码，我们自定义的时候可以设置为False来输出中文字符； 另外默认的输出只有label,没有input_text作为参考，我们可以在outputs中
-
源代码是： from allennlp.commands.elmo import ElmoEmbedder 网上看了很多解决方案，大多数是将allennlp降级到0.x版本，但是我弄了快一天没有安装上老版本的allennlp(特别是0.4.x版本的allennlp 要装0.3.1版本的pytorch 非常麻烦） 所以查了一下官网： http://docs.allennlp.org/v2.10.1
-
通常，用户想在磁盘上保存并加载经过训练的模型。这就是使用AllenNLP的配置文件非常有用的地方，因为加载模型所需的所有内容，包括权重、配置和词汇表，都可以存储在单个tar文件中。在本章中，将介绍三种对模型进行保存与加载的方式。 手动保存与加载 为了正确地保存和加载AllenNLP模型，我们一般需要有如下文件： 模型配置（用于训练模型的规范） 模型权重（模型的训练参数） 词汇表 在AllenNLP
-
自我介绍 项目经历 问了词向量 语言模型的目标 Transformer 和RNN的区别 词袋模型 介绍一下见过的图像算法(自己是图像选手) Python代码能力 多线程 多进程 并行处理 后端能力 数据清洗和增强 更新 ——————————————- offer核心研发平台研究院方向sp4 助理研究算法工程师 会不会进去方向和面试说的不一样啊
-
问题内容： 我有一个包含的字符串变量 字符串不包含空格。我想编写一个仅打印包含（az）的单词的正则表达式，我尝试了一个简单的正则表达式 match对象仅包含单词，而单词不匹配。 使用时，我可以同时获得和。 我的问题是为什么我们不能这样做？ 如何处理？ 问题答案： 在字符串documenation中找到 一次 模式： 扫描字符串以查找正则表达式模式产生匹配项的位置，然后返回相应的MatchObjec
-
null
-
可实施的谍报技术通常是持续对一个特定目标的挖掘。在进行比赛性的Wargame时你将会几乎将所有经历集中在规避检测并不暴露你的工具集（基础工具、漏洞利用）的风险。 课程 Post-Exploitation and Operational Security A Brief History of CTF and Tradecraft Operational Use of Offensive Cyber
-
本文向大家介绍基于Pytorch SSD模型分析，包括了基于Pytorch SSD模型分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文参考github上SSD实现,对模型进行分析,主要分析模型组成及输入输出大小.SSD网络结构如下图: 每输入的图像有8732个框输出; VGG基础网络结构: 输出为: SSD中添加的网络 add_extras函数构建基本的卷积层 输出为: multibox函数得到