文件名称：BIPNMT:我们的论文代码“交互式预测神经机器翻译的强化学习方法”
文件大小：72KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 03:31:20
毕马威 我们的论文代码“交互式预测神经机器翻译的强化学习方法”链接： : 该代码基于Nguyen et.al，2017的代码编写： ： 要求： 的Python 3.5 PyTorch 0.3 下载并创建词汇表 转到``脚本''文件夹并运行脚本： ./download_data.sh ./make_data.sh fr zh 训练模型； 您可以在``脚本''文件夹中遵循示例脚本 run_train.sh 评估经过训练的模型 使用-eval标志（示例脚本：run_eval.sh） 笔记： 对于BIP-NMT，在Nvidia Tesla P40-24GB RAM GPU下训练1000个句子大约需要25分钟。
【文件预览】：
BIPNMT-master
----train.py(10KB)
----preprocess.py(6KB)
----lib()
--------eval()
--------train()
--------metric()
--------data()
--------model()
--------__pycache__()
--------__init__.py(127B)
--------logging()
----README.md(752B)
----scripts()
--------run_train.sh(1KB)
--------make_data.sh(709B)
--------eval.sh(312B)
--------download_data.sh(219B)