PyText基于 PyTorch 的 NLP 建模框架
PyText 是一个基于 PyTorch 构建的深度学习 NLP 建模框架。PyText 通过为模型组件提供简单且可扩展的接口和抽象,以及使用 PyTorch 的 Caffe2 执行引擎导出模型进行推理的功能,模糊了实验与大规模部署之间的界限。其预训练模型包括文本分类、序列标注等。
PyTorch 是一个统一的框架,缩短了从研究到生产的路径,而基于 PyTorch 的 PyText 则着眼于满足 NLP 建模的特定需求。
核心特性:
- 适用于各种 NLP/NLU 任务的生产就绪模型
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文本分类
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序列标注
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联合意图时隙模型(Joint intent-slot model)
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上下文意图-时隙模型(Contextual intent-slot models)
- 支持在 PyTorch 1.0 中基于新 C10d 后端构建的分布式训练
- 可扩展组件,可轻松创建新模型和任务
- 参考实现和预训练模型论文:Gupta et al. (2018): Semantic Parsing for Task Oriented Dialog using Hierarchical Representations
- 支持联合训练
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