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@@ -67,6 +67,21 @@ fastNLP 在 :mod:`~fastNLP.models` 模块中内置了如 :class:`~fastNLP.models |
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(fc): Linear(in_features=12, out_features=5, bias=True) |
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(fc): Linear(in_features=12, out_features=5, bias=True) |
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FastNLP 中内置的 models 如下表所示,您可以点击具体的名称查看详细的 API: |
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.. csv-table:: |
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:header: 名称, 介绍 |
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:class:`~fastNLP.models.CNNText` , 使用 CNN 进行文本分类的模型 |
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:class:`~fastNLP.models.SeqLabeling` , 简单的序列标注模型 |
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:class:`~fastNLP.models.AdvSeqLabel` , 更大网络结构的序列标注模型 |
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:class:`~fastNLP.models.ESIM` , ESIM 模型的实现 |
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:class:`~fastNLP.models.StarTransEnc` , 带 word-embedding的Star-Transformer模 型 |
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:class:`~fastNLP.models.STSeqLabel` , 用于序列标注的 Star-Transformer 模型 |
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:class:`~fastNLP.models.STNLICls` ,用于自然语言推断 (NLI) 的 Star-Transformer 模型 |
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:class:`~fastNLP.models.STSeqCls` , 用于分类任务的 Star-Transformer 模型 |
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:class:`~fastNLP.models.BiaffineParser` , Biaffine 依存句法分析网络的实现 |
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使用 nn.torch 编写模型 |
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使用 nn.torch 编写模型 |
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@@ -164,4 +179,27 @@ FastNLP 完全支持使用 pyTorch 编写的模型,但与 pyTorch 中编写模 |
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(output): Linear(in_features=128, out_features=5, bias=True) |
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(output): Linear(in_features=128, out_features=5, bias=True) |
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(dropout): Dropout(p=0.5) |
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(dropout): Dropout(p=0.5) |
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FastNLP 中包含的各种模块如下表,您可以点击具体的名称查看详细的 API: |
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.. csv-table:: |
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:header: 名称, 介绍 |
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:class:`~fastNLP.modules.ConvolutionCharEncoder` , char级别的卷积 encoder |
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:class:`~fastNLP.modules.LSTMCharEncoder` , char级别基于LSTM的 encoder |
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:class:`~fastNLP.modules.ConvMaxpool` , 结合了Convolution和Max-Pooling于一体的模块 |
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:class:`~fastNLP.modules.Embedding` , 基础的Embedding模块 |
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:class:`~fastNLP.modules.LSTM` , LSTM模块, 轻量封装了PyTorch的LSTM |
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:class:`~fastNLP.modules.StarTransformer` , Star-Transformer 的encoder部分 |
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:class:`~fastNLP.modules.TransformerEncoder` , Transformer的encoder模块,不包含embedding层 |
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:class:`~fastNLP.modules.VarRNN` , Variational Dropout RNN 模块 |
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:class:`~fastNLP.modules.VarLSTM` , Variational Dropout LSTM 模块 |
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:class:`~fastNLP.modules.VarGRU` , Variational Dropout GRU 模块 |
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:class:`~fastNLP.modules.MaxPool` , Max-pooling模块 |
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:class:`~fastNLP.modules.MaxPoolWithMask` , 带mask矩阵的max pooling。在做 max-pooling的时候不会考虑mask值为0的位置。 |
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:class:`~fastNLP.modules.MultiHeadAttention` , MultiHead Attention 模块 |
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:class:`~fastNLP.modules.MLP` , 简单的多层感知器模块 |
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:class:`~fastNLP.modules.ConditionalRandomField` , 条件随机场模块 |
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:class:`~fastNLP.modules.viterbi_decode` , 给定一个特征矩阵以及转移分数矩阵,计算出最佳的路径以及对应的分数 (与 :class:`~fastNLP.modules.ConditionalRandomField` 配合使用) |
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:class:`~fastNLP.modules.allowed_transitions` , 给定一个id到label的映射表,返回所有可以跳转的列表(与 :class:`~fastNLP.modules.ConditionalRandomField` 配合使用) |