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赛尔笔记 | 四种常见NLP框架使用总结

机器学习算法与自然语言处理  · 公众号  ·  · 2019-08-16 00:00
 点击上方“MLNLP”,选择“星标”公众号重磅干货,第一时间送达转载自公众号:哈工大SCIR作者:哈工大SCIR 狄东林 刘元兴 朱庆福 胡景雯引言随着人工智能的发展,越来越多深度学习框架如雨后春笋般涌现,例如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Theano和PaddlePaddle等。这些基础框架提供了构建一个模型需要的基本通用工具包。但是对于NLP相关的任务,我们往往需要自己编写大量比较繁琐的代码,包括数据预处理和训练过程中的工具等。因此,大家通常基于NLP相关的深度学习框架编写自己的模型,如OpenNMT、ParlAI和AllenNLP等。借助这些框架,三两下就可以实现一个NLP相关基础任务的训练和预测。但是当我们需要对基础任务进行改动时,又被代码封装束缚,举步维艰。因此, ………………………………

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