文件名称：依赖
文件大小：85KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-09 19:40:27
Python
非投影依赖项解析 这是非投影依赖项解析内容的存储库。 它目前托管一个基于图的依赖分析器，其灵感来自的论文。 与Dozat相反，解析器执行自己的标记，可以使用多个词法分析器，例如FastText，Bert等。 它是在计划中专门设计的。 我建议使用至少具有12GB图形内存的GPU。 对于较小的GPU，使用BERT预处理器将变得困难。 该解析器附带了可用于解析法语的预训练模型，但是可以毫无困难地针对其他语言进行训练。 安装 该解析器用于python> = 3.8。 使用pip进行安装，这应该处理所有依赖关系并安装graph_parser控制台入口点 pip install git+https://github.com/bencrabbe/npdependency 如果要进行开发安装（因此可以在本地修改代码并直接运行它），则可以在克隆存储库后以可编辑模式安装它 git clone https
【文件预览】：
npdependency-master
----setup.py(38B)
----.gitignore(2KB)
----requirements.txt(34B)
----pyproject.toml(103B)
----npdependency()
--------deptree.py(15KB)
--------__init__.py(22B)
--------conll2018_eval.py(30KB)
--------server.py(4KB)
--------utils.py(904B)
--------lexers.py(24KB)
--------mst.py(7KB)
--------graph_parser.py(30KB)
--------main.py(3KB)
--------make_summary.py(2KB)
----models.md(5KB)
----setup.cfg(1000B)
----.github()
--------workflows()
----examples()
--------camembert.yaml(464B)
--------nobert.yaml(346B)
--------flaubert.yaml(443B)
----scripts()
--------train_models.py(8KB)
--------README.md(2KB)
----README.md(5KB)
----tests()
--------fixtures()
----docs()
--------server.md(3KB)
----LICENCE.md(2KB)
----tox.ini(2KB)