用于构建端到端对话系统和训练聊天机器人的开放源代码库。

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deeppavlov的Python项目详细描述


license apache 2.0python 3.6，3.7downloads

DeepPavlov是一个开源的会话人工智能库，构建于TensorFlow和Keras之上。

DeepPavlov专为

  • 开发生产就绪的聊天机器人和复杂的对话系统，
  • 研究NLP领域，特别是对话系统。

快速链接

型号

命名实体识别

意图/句子分类

句子相似度/排名tf-idf排名tf-idf排名

形态标记自动拼写更正

elmo培训以及微调

技能

目标（任务）导向型机器人seq2seq目标导向型机器人

开放域问题解答

回答常见问题

嵌入

用于俄语、波兰语、保加利亚语、捷克语和非正式英语的bert嵌入

俄语的elmo嵌入

俄语的FastText嵌入

自动ml

使用进化算法调整模型

安装

  1. 我们支持linux和windows平台，python 3.6和python3.7

    • 不支持Python 3.5！
      • < > > >安装><代码> Windows < /代码>要求<代码> git < /代码>（例如，< HRFF＝"HTTPS://GIT-SMC/COM/LINDOWS/WIN"Re="NoFoLoL>"Git ）和<代码> VisualStudio 2015/2017 ><代码> C++< /Cord>安装工具！

  2. 创建并激活虚拟环境：

    • linux
    python -m venv env
source ./env/bin/activate
    • 窗口
    python -m venv env
.\env\Scripts\activate.bat

  3. 在环境中安装软件包：

    pip install deeppavlov
    4. < > >

    快速启动

    在DeepPavlov有一堆很好的预训NLP模型。每个型号都是 由其配置文件决定。

    模型列表位于 中的"文档"页 deeppavlov.configs（python）：

    fromdeeppavlovimportconfigs

    当你决定使用模型（+config文件）时，有两种方法可以训练， 评估并推断：

    在选择接口之前，请安装模型的包要求 （CLI）：

        python -m deeppavlov install <config_path>
    • 其中，<；config_path>；是所选模型配置文件的路径（例如 deeppavlov/configs/ner/slotfill_dstc2.json）或仅命名而不命名 .json扩展（例如slotfill\u dstc2）

    命令行界面（cli）

    要通过cli以交互方式从模型获取预测，请运行

        python -m deeppavlov interact <config_path> [-d]
    • -d下载所需数据--预训练的模型文件和嵌入 （可选）。

    你可以用同样简单的方法来训练它：

        python -m deeppavlov train <config_path> [-d]

    无论是否有-d标志，都将下载数据集。

    要训练自己的数据，您需要在 列车配置文件。 数据格式在相应的模型文档页中指定。

    你还可以做更多的动作使用配置：

        python -m deeppavlov <action> <config_path> [-d]
    • <；操作>；可以
      • 下载以下载模型数据（与-d相同），
      • train根据配置文件中指定的数据训练模型，
      • 计算以计算同一数据集上的度量，
      • 交互通过cli交互，
      • riseapi运行rest api服务器（请参见 文档），
      • interactivebot作为电报机器人运行（请参见 文档），
      • interactivemsbot运行miscrosoft bot框架服务器（请参见 文档），
      • predict从stdin或从 <；file_path>；如果指定了-f<；file_path>；。
    • <；config_path>；指定模型配置文件的路径（或名称）
    • -d下载所需数据

    巨蟒

    要通过python交互地从模型中获取预测，请运行

    fromdeeppavlovimportbuild_modelmodel=build_model(<config_path>,download=True)# get predictions for 'input_text1', 'input_text2'model(['input_text1','input_text2'])
    • 其中download=true从Web下载所需数据--预训练模型 文件和嵌入（可选），
    • <；config_path>；是所选模型配置文件的路径（例如 "deeppavlov/configs/ner/ner\u ontoonotes_bert_mult.json"）或 deeppavlov.configs属性（例如 deeppavlov.configs.ner.ner\u ontotenotes\u bert\u mult不带引号。

    你可以用同样简单的方法来训练它：

    python -m venv env
source ./env/bin/activate
    0
    • download=truedownloads pretrained model，因此 模型将首先加载，然后训练（可选）。

    无论是否有-d标志或 不是，

    要训练自己的数据，您需要在 列车配置文件。 数据格式在相应的模型文档页中指定。

    您还可以在配置文件中指定的数据集上计算度量：

    python -m venv env
source ./env/bin/activate
    1

    还可以与各种信使集成，请参见 电报机器人程序文件页 以及集成部分中的其他信息。

    中断更改

    打破0.5.0版中的更改

    • 必须重新安装大多数管道配置的依赖项
    • 根据tensorflow的型号要求CUDA 10.0在GPU上运行，而不是CUDA 9.0
    • 必须重新下载或重新培训scikit学习模型

    打破0.4.0版的变化！

    • 神经进化的默认目标变量名 已从models\u path更改为model\u path

    打破0.3.0版的变化！

    • 已删除配置文件中的组件选项fit-on-u batch并替换为自适应使用fit-on参数。

    打破0.2.0版的变化！

    • 实用程序模块已从存储库根目录移动到deeppavlov模块
    • ms-bot_framework实用程序，server实用程序，telegram实用程序模块被相应地重命名为ms-bot_framework，server和telegram。
    • 重命名度量函数精确匹配>squad v2_em和squad f1到squad v2_f1
    • 用下划线替换configs name中的破折号

    打破0.1.0版中的更改！

    • 从0.1.0版起，提供的配置的所有模型、嵌入和其他下载数据 默认情况下，下载到当前用户主目录中的.deeppavlov目录。 这可以通过修改每个模型来更改 a根路径变量 或模型配置文件中的相关字段。

    • 在配置文件中，对于所有功能/模型，数据集读取器和迭代器"name"和"class"字段组合在一起 进入"类名"字段。

    • deeppavlov.core.commands.infer.build_model_from_config（）已重命名为build_model并可以从 deeppavlov直接模块。

    • 在培训和评估期间，参数传递给度量函数的方式发生了更改，并且 文档化

    许可证

    DeepPavlov是Apache2.0许可的。

    团队

    DeepPavlov由位于IP内的神经网络和深度学习实验室构建和维护。avlov项目（国家技术倡议的一部分）以及与sberbank合作的项目

    欢迎加入QQ群-->： 979659372 Python中文网_新手群

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许可证: BSD许可证（BSD 3条款）

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