文件名称：athnlp-labs:雅典NLP暑期学校实验室
文件大小：59.7MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-30 20:57:46
pytorch labs allennlp athnlp HTML
ΑθNLP2019 ΑθNLP2019实验课程的练习。实验将涵盖以下内容： 设置 您将需要在计算机上安装Python 3。 我们建议使用 ，它可用于大多数常见的OS发行版。 在前两个实验室中，我们将使用香草Python（以及标准的科学文库，例如NumPy，SciPy等），而在其余的，我们将另外使用和 。 使用Anaconda命令行工具通过Python 3.6创建一个新的虚拟环境： conda create --name athnlp python=3.6 安装完成后，你应该有一个新的名为虚拟环境athnlp在Anaconda安装，你可以激活使用下面的命令： conda activate athnlp 。 在运行此存储库中的脚本之前，请记住执行此命令。 接下来，您应该将存储库克隆到您的计算机： git clone https://github.com/athnlp/a
【文件预览】：
athnlp-labs-master
----.gitignore(74B)
----Dockerfile(238B)
----labs-exercises()
--------pos-tagging-structured-perceptron.md(4KB)
--------pos-tagging-perceptron.md(3KB)
--------neural-encoding-fever.md(14KB)
--------multiclass_perceptron.png(75KB)
--------neural-machine-translation.md(4KB)
--------question-answering.md(10KB)
--------AV_struct_perceptron.html(276KB)
--------neural-language-model.md(2KB)
----requirements.txt(58B)
----data()
--------fever()
--------lm()
--------run_fever.png(329KB)
--------multi30k()
--------squad()
----setup_dependencies.sh(758B)
----athnlp()
--------__init__.py(0B)
--------experiments()
--------models()
--------nlm.py(12KB)
--------create_squad_data.py(4KB)
--------readers()
--------qa.py(2KB)
--------nmt.py(2KB)
----README.md(3KB)
----setup_dependencies_Docker.sh(105B)
----slides()
--------McDonald_classification.pdf(6.61MB)
--------AthensNLP-MT-23Sept2019-ABisazza.pdf(8.63MB)
--------Riedel_Machine Reading Tutorial at AthensNLP Summer School.pdf(8.18MB)
--------MORNING_LECTURE_SLIDES_HERE(0B)
--------DialogueSystem_VivianChen.pdf(5.83MB)
--------Carreras_morning_2.pdf(3.96MB)
--------athNLP-Lec3-BPlank.pdf(15.78MB)