由深度学习驱动的 NLP 套件

时间:2024-07-18 12:44:51
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文件名称:由深度学习驱动的 NLP 套件

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文件格式:ZIP

更新时间:2024-07-18 12:44:51

nlp deep-neural-networks deep-learning transformers frog

DeepFrog - NLP 套件介绍DeepFrog 旨在成为 Dutch-NLP 套件Frog的(部分)继承者。Frog 中的各种 NLP 模块都建立在 k-NN 分类器上,而 DeepFrog 建立在深度学习技术之上,可以使用各种神经变换器。我们的可交付成果是多方面的:用于荷兰 NLP 的微调神经网络模型,可以与Frog进行比较,并且可以直接与Huggingface 的Python转换器库(或 Rust 的rust-bert )一起使用。上述模型的训练管道(参见training )。一种集成多种模型(不仅限于荷兰语!)并为最终用户提供单一管道解决方案的软件工具。完全支持FoLiA XML输入/输出。用途不限于我们提供的型号 安装DeepFrog 及其所有依赖项作为附加项包含在LaMachine 中,这是安装它的最简单方法。在 lamachine 中,执行以下操作:lamachine-add deepfrog && lamachine-update否则,只需使用 Rust 的包管理器安装 DeepFrog:cargo install deepfrog您的系统上还没有


【文件预览】:
deepfrog-master
----models()
--------bert-lemma-cased-cgn_elex-nld()
--------robbert2-ner-cased-sonar1-nld()
--------bert-ner-cased-conll2002-nld()
--------robbert-pos-cased-deepfrog-nld()
--------robbert2-pos-cased-deepfrog-nld()
--------bert-pos-cased-deepfrog-nld()
--------robbert-ner-cased-sonar1-nld()
--------bert-ner-cased-sonar1-nld()
----trainers()
--------train-robbert2-ner-cased-sonar1-nld.sh(407B)
--------train-bert-ner-cased-conll2002-nld.sh(414B)
--------train_tagger.nf(6KB)
--------train-bert-ner-cased-sonar1-nld.sh(402B)
--------train-robbert2-pos-cased-deepfrog-nld.sh(432B)
--------train-bert-ner-cased-multi-nld.sh(400B)
--------train-robbert-ner-cased-sonar1-nld.sh(398B)
--------train-bert-lemma-cased-cgn_elex-nld.sh(453B)
--------requirements.txt(51B)
--------train-bert-pos-cased-deepfrog-nld.sh(427B)
--------train-robbert-pos-cased-deepfrog-nld.sh(423B)
--------preprocess-lemma-data.sh(2KB)
--------inputdata()
--------setup.sh(808B)
----Cargo.lock(49KB)
----LICENSE(34KB)
----logo.svg(53KB)
----src()
--------error.rs(1KB)
--------json.rs(3KB)
--------main.rs(4KB)
--------foliaxml.rs(8KB)
--------lemma.rs(4KB)
--------lib.rs(13KB)
----Cargo.toml(752B)
----configs()
--------test-eng.yml(698B)
--------robbert2-nld.yml(2KB)
--------robbert-nld.yml(2KB)
--------bertje-nld.yml(2KB)
----examples()
--------python()
----.gitignore(91B)
----logo.png(89KB)
----README.md(6KB)

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