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FengZiYjun 929a595c4c | 6 years ago | |
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docs | 6 years ago | |
fastNLP | 6 years ago | |
reproduction | 6 years ago | |
test | 6 years ago | |
.travis.yml | 6 years ago | |
CODE_OF_CONDUCT.md | 6 years ago | |
LICENSE | 6 years ago | |
README.md | 6 years ago | |
requirements.txt | 6 years ago | |
setup.py | 6 years ago |
FastNLP
├── docs
│ └── quick_tutorial.md
├── fastNLP
│ ├── action
│ │ ├── action.py
│ │ ├── inference.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── metrics.py
│ │ ├── optimizer.py
│ │ ├── README.md
│ │ ├── tester.py
│ │ └── trainer.py
│ ├── fastnlp.py
│ ├── __init__.py
│ ├── loader
│ │ ├── base_loader.py
│ │ ├── config_loader.py
│ │ ├── dataset_loader.py
│ │ ├── embed_loader.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── model_loader.py
│ │ └── preprocess.py
│ ├── models
│ │ ├── base_model.py
│ │ ├── char_language_model.py
│ │ ├── cnn_text_classification.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── sequence_modeling.py
│ ├── modules
│ │ ├── aggregation
│ │ │ ├── attention.py
│ │ │ ├── avg_pool.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── kmax_pool.py
│ │ │ ├── max_pool.py
│ │ │ └── self_attention.py
│ │ ├── decoder
│ │ │ ├── CRF.py
│ │ │ └── __init__.py
│ │ ├── encoder
│ │ │ ├── char_embedding.py
│ │ │ ├── conv_maxpool.py
│ │ │ ├── conv.py
│ │ │ ├── embedding.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── linear.py
│ │ │ ├── lstm.py
│ │ │ ├── masked_rnn.py
│ │ │ └── variational_rnn.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── interaction
│ │ │ └── __init__.py
│ │ ├── other_modules.py
│ │ └── utils.py
│ └── saver
│ ├── base_saver.py
│ ├── __init__.py
│ ├── logger.py
│ └── model_saver.py
├── LICENSE
├── README.md
├── reproduction
│ ├── Char-aware_NLM
│ │
│ ├── CNN-sentence_classification
│ │
│ ├── HAN-document_classification
│ │
│ └── LSTM+self_attention_sentiment_analysis
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├── requirements.txt
├── setup.py
└── test
├── data_for_tests
│ ├── charlm.txt
│ ├── config
│ ├── cws_test
│ ├── cws_train
│ ├── people_infer.txt
│ └── people.txt
├── test_charlm.py
├── test_cws.py
├── test_fastNLP.py
├── test_loader.py
├── test_seq_labeling.py
├── test_tester.py
└── test_trainer.py
一款轻量级的自然语言处理(NLP)工具包,目标是减少用户项目中的工程型代码,例如数据处理循环、训练循环、多卡运行等
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