自然对抗性语言处理

nalp的Python项目详细描述


自然对抗性语言处理

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欢迎来到NALP。

你有没有想过从原始来源创建自然文本?如果是的话,NALP是给你的!该软件包是一种处理自然语言处理和对抗性学习的创新方法。从下到上,从嵌入到神经网络,我们将促进所有与这一新趋势相关的研究。

如果需要库或希望:

  • 创建自己的嵌入。
  • 设计或使用先进的预加载神经网络。
  • 混合搭配不同的策略来解决你的问题。
  • 因为玩文字游戏很酷。

阅读nalp.readthedocs.io上的文档。

NALP兼容:python 3.6+pypy 3.5


包装指南

  1. 您需要的第一个信息位于next部分。
  2. 安装也很简单,如果您希望阅读代码并遇到问题,请继续。
  3. 请注意,可能还有一些附加步骤,以便使用我们的解决方案。
  4. 如果有问题,请不要犹豫,给我们打电话。

入门:使用NALP 60秒

首先。我们有例子。是的,他们被评论了。只需浏览到examples/,选择您的子包并按照示例进行操作。对于我们能想到的大多数任务,我们都有高级的例子。

或者,如果您想了解更多,请花几分钟:

NALP基于以下结构,您应该注意它的树:

- nalp
    - core
        - dataset
        - encoder
        - neural
    - datasets
        - one_hot
        - vanilla
    - encoders
        - count
        - tfidf
        - word2vec
    - neurals
        - rnn
    - stream
        - loader
        - preprocess
    - utils
        - decorators
        - logging
        - math
        - splitters
    - visualization

核心

核心就是核心。本质上,它是一切事物的父。你应该找到定义我们的结构的基本的父类。它们应该提供有助于构建其他模块的变量和方法。它由以下类组成:

数据集

因为我们需要数据,对吧?数据集由允许为进一步的神经网络准备数据的类和方法组成。

编码器

文字还是数字?编码用于生成嵌入。嵌入技术被用于神经网络。请记住,网络无法读取原始数据,因此您可能需要使用知名的编码器对数据进行预编码。

神经纤维

一个神经网络包。在这个包中,您可以找到所有与神经相关的实现。从幼稚的rnns到bilstms,你可以使用任何适合你需要的东西。所有的实现都是使用原始的tensorflow完成的,主要是为了更好地理解和控制整个训练和推理过程。

流包用于操作数据。从加载到处理,您可以在这里找到所有定义的类和方法,以帮助您完成这些任务。

utils

这是一个实用程序包。应该在这里实现应用程序间共享的公共内容。与其一遍又一遍地重新实现同一个东西,不如一次实现,然后随心所欲地使用。

可视化

一个可视化包,以便更好地说明数据发生了什么。使用类和方法来帮助您确定数据是否足够满足您的需求。


安装

我们相信一切都要简单。从最初的instalation到实现需要的日常任务,nalp将是您所需要的一个包,它不会让您感到困难或令人畏惧。如果可以,只需在您最喜欢的python环境(raw、conda、virtualenv等等)下运行以下命令!:

pipinstallnalp

或者,如果您希望安装Bleeding Edge版本,请克隆此存储库并使用:

pipinstall.

环境配置

请注意,有时需要额外的实现。如果需要的话,你将是从这里知道所有细节的人。

ubuntu

不需要特定的附加命令。

窗口

不需要特定的附加命令。

macos

不需要特定的附加命令。


支架

我们知道我们尽了最大的努力,但不可避免的是我们认识到自己犯了错误。如果你每个人都需要报告一个错误,报告一个问题,与我们交谈,请这样做!我们将在这个储存库或gustavo.rosa@unesp.br尽我们所能。


欢迎加入QQ群-->: 979659372 Python中文网_新手群

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