获取完整原文和代码，公众号回复：10091042866 论文地址： http://arxiv.org/pdf/2110.11662v1.pdf 代码： 公众号回复：10091042866 来源： DAUIN...for Real-Time Domain Adaptation in Semantic Segmentation 原文作者：Antonio Tavera 内容提要 语义分割模型在各种任务中都取得了显著的性能...然而，这种性能是在使用非常大的模型时实现的，使用强大的计算资源，而不考虑训练和推理时间。另一方面，真实的应用程序要求模型具有最小的内存需求、高效的推理速度和可执行的低资源嵌入式设备(如自动驾驶汽车)。...在本文中，我们着眼于跨领域的实时语义分割的挑战，并且我们训练一个模型在真实的数据上适当地行动，即使它是在合成领域上训练的。我们使用了专门为此目的而创建的新的轻量级浅层鉴别器。...据我们所知，我们是第一个提出了一种实时对抗的方法来评估语义分割中的领域适应问题。我们在两个标准协议中测试了我们的框架：GTA5àCityscapes和SYNTHIAàCityscapes.
不同indexers在vocab中，是通过SingleIdTokenIndexer函数初始化的namespace来区分的，也就是15行代码中最后一个的'word'。 2....具体方法是，在__init__方法中定义评价函数，可以从在官方文档[3]上看看有没有，如果没有的话就需要自己写。...四、ParlAI ParlAI是Facebook公司开发出的一个专注于对话领域在很多对话任务上分享，训练和评估对话模型的平台[8]。...这个平台可以用于训练和测试对话模型，在很多数据集上进行多任务训练，并且集成了Amazon Mechanical Turk，以便数据收集和人工评估。...ParlAI 中的基本概念： world定义了代理彼此交互的环境。世界必须实施一种parley方法。每次对parley的调用都会进行一次交互，通常每个代理包含一个动作。
我们提出一种非常快速的变分信息瓶颈(variational information bottleneck, VIB)方法来对这些嵌入进行非线性压缩，只保留有助于判别解析器的信息。...在离散标签版本中，我们的自动压缩标签形成了一个备选标签集：我们通过实验证明，这些标签可以捕获传统POS标签注释中的大部分信息，但是在相同的标签粒度级别上，我们的标签序列能够被更准确地解析。...在连续向量版本中，我们通过实验证明，通过我们的方法适当地压缩词嵌入，可以在9种语言中的8种语言中生成更精确的解析器，而不像简单的降维那样。 ? 我们用瓶颈变量t来实例化信息瓶颈。...在这项工作中，我们基于从维基百科翻译的句子，提出了尼泊尔语-英语和僧伽罗语-英语的FLORES评估数据集。与英语相比，这些语言具有非常不同的形态和语法，而且很少有领域外的并行数据可用。...该工具包能为任何AllenNLP模型和任务提供了解释原语(例如，输入梯度)、一套内置的解释方法和一个前端可视化组件库。
考虑尝试预测“我在法国长大......我会说流利的法语 ”中的最后一句话。最近的信息表明，下一个词可能是一种语言的名称，但如果我们想要缩小到具体是哪种语言，我们需要从法国出发来考虑更长远的东西。...我们在'iterator'键值中设置这些参数。 4 训练器 最后一步是设置训练阶段的配置。 训练器使用AdaGrad优化器作10代训练，如果最后3代的验证准确性没有提高，则停止。...通过AllenNLP，你可以设置数据文件的路径（例如JSON文件的路径），但在我们的例子中，我们只需像Python模块一样导入数据。...TextField和LabelField中。...最后，如果我们获得了标签，我们可以计算损失并评估我们的度量。— Using AllenNLP in your Project 正向法基本上是在做模型训练任务。 如果你想多了解一些，可以看这个。
AllenNLP能让设计和评估新的深度学习模型变得简单，几乎适用于任何NLP问题，通过利用一些基础组件，你可以轻松地在云端或是你自己的笔记本上跑模型。.../papers/AllenNLP_white_paper.pdf 模型对比 下面是AllenNLP模型与相关模型的对比，前者在合理的训练时间下均能取的较好的表现： 机器理解 机器理解（Machine...语义角色标注 语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）模型分析句子中各成分与谓词之间的关系，建造表征来回答关于句义的基本问题，如“谁对谁做了什么”等。...AllenNLP SRL模型能重现深度BiLSTM模型的效果，在CoNLL 2012上能得到78.9的F1分数。...文字蕴涵 文字蕴涵（Textual Entailment，TE）模型分析两个句子，分析一个句子中是否蕴涵了另一个句子的知识。
选自GitHub 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型，并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上。...之间交互编码 AllenNLP 简介 AllenNLP 构建于 PyTorch 之上，它的设计遵循以下原则： 超模块化和轻量化。...你需要激活需要使用 AllenNLP 的每个终端中的 Conda 环境。 source activate allennlp 5. 安装所需的依赖环境。...模型 借助易于运行的基础设施，AllenNLP 在合理的运行时间内展现了强大性能。 机器理解 机器理解（MC）模型通过选择证据文本中的答案范围回答自然语言问题。...文本蕴涵 文本蕴涵（TE）模型使用一对语句预测第一句中的事实是否蕴含着第二句的事实。
情感分析是一种流行的文本分析技术，用来对文本中的主观信息进行自动识别和分类。它被广泛用于量化观点、情感等通常以非结构化方式记录的信息，而这些信息也因此很难用其他方式量化。...SST 与其它数据集最大的不同之处是，在 SST 中情感标签不仅被分配到句子上，句子中的每个短语和单词也会带有情感标签。这使我们能够研究单词和短语之间复杂的语义交互。...AllenNLP 是艾伦人工智能研究院开发的开源 NLP 平台。它的设计初衷是为 NLP 研究和开发（尤其是语义和语言理解任务）的快速迭代提供支持。...你会注意到这个脚本和 AllenNLP 的词性标注教程非常相似——在 AllenNLP 中很容易在只进行少量修改的情况下使用不同的模型对不同的任务进行实验。...该工作包括把单词和标签（在本例中指的是「积极」和「消极」这样的极性标签）转换为整型 ID。在 AllenNLP 中，该工作是由 Vocabulary 类来处理的，它存储从单词/标签到 ID 的映射。
在离散的模式下，压缩的离散标签可以组成一种替代标签集。通过实验可以说明，这种标签集能够捕捉大部分传统 POS 标签标注的信息，而且这种标签序列在语法解析的过程中更为精确（在标签质量相似的情况下）。...除了在技术上要面临有限制的监督学习挑战外，评估这些在低资源语言对上训练的方法也存在困难，因为可用的基准非常少。...在本文中，研究者介绍了一个用于尼泊尔语-英语、僧伽罗语-英语的 FLORES 评估数据集，该数据集基于维基百科上翻译过的句子。与英语相比，这些语言在形态学和句法学上都存在很大差异。...对于这些语言，很少有领域外的平行语料可用，但它们的免费可用单语数据非常丰富。研究者描述了收集和交叉验证翻译质量的过程，并使用几种学习方法报告基线性能，包括完全监督、弱监督、半监督和完全无监督。...然而，现有的解释代码库使得这些方法在新模型和新任务中难以应用，这阻碍了从业者采用这些方法，同时也给可解释性研究带来负担。
在任何NLP任务中，研究人员可能尝试的第一个模型就是它。 https://arxiv.org/abs/1301.3781 FastText和GloVe分别于2016年7月和2014年1月提出。...然后根据具体输入从该语言模型中可以得到上下文依赖的当前词表示，再当成特征加入到具体的NLP有监督模型里。...https://arxiv.org/abs/1909.11942 性能评测基准 评估这些语言模型的方法之一是Glue Benchmark。 它包括评估模型的各种NLP任务，如分类、问答等。...现在还有一个 SuperGlue 基准测试，它包含了更难理解的语言任务。 ? 对于评估问题回答系统，SQuAD是较为常用的。 BERT和基于transformer模型在此处的性能是较好的。 ?...https://github.com/huggingface/transformers AllenNLP AllenNLP是来自艾伦人工智能研究所(Allen Institute of AI)的NLP库
2.1 The Next Decade in AI 2.2 2020年的10种突破性技术 2.3 重新考虑机器学习的发表过程 3、Tools and Datasets ⚙️ 3.1 AllenNLP中的...论文的内容包括：BERT学习的知识类型及其表示的位置，BERT是如何学习知识的，以及研究人员如何使用其他方法来改进它，等等。...1.2 T5 Google AI最近发布了一种方法，该方法将从NLP迁移学习模型中学到的所有知识和经验汇总到一个称为Text-to-Text Transfer Transformer（T5）的统一框架中...3、Tools and Datasets ⚙️ 3.1AllenNLP中的PointerGenerator网络实现 Pointer-Generator网络旨在增强用于改进抽象摘要[9]的序列到序列注意模型...4.1面部表情与真实情感 一段时间以来，许多研究人员和公司已尝试建立可理解并可以识别文本或视觉环境中的情绪的AI模型。
例如，通过训练得到的词向量，我们可以通过计算向量之间的距离来评估词语之间的相似度。...它的创新之处在于采用双向训练的方法来处理自然语言，能够更好地理解词语在句子中的上下文关系。BERT的出现进一步推动了词向量技术向上下文敏感型词嵌入的演进。...ELMo的实际案例 为了简化示例，我们将使用AllenNLP库来加载预训练的ELMo模型，并获取句子 "I have a green pen" 中"green"这个词的向量表示，以观察ELMo如何处理上下文信息...pip install allennlp==2.1.0 allennlp-models==2.1.0 接下来，我们将用Python代码加载预训练的ELMo模型，并获取我们示例句子中"green"这个词的向量表示...from allennlp.modules.elmo import Elmo, batch_to_ids # 定义ELMo的配置和权重文件位置 options_file = "https://s3-us-west
在使用这种方法（下表的sisg）对一些词汇形态丰富的语言，比如德语（De）、法语（FR）、西班牙语（ES），俄语（RU）和捷克语（Cs），进行语言建模的时候，经评估，相较于没有使用预训练词向量的LSTM...通过注入语言形态学的约束，Morphfitting在SimLex和SimVerb两个数据集上的相关系数评估中都超过了下表给出的10个标准嵌入模型。 ?...ELMO的词嵌入在三个下游任务SQuAD、SNLI和SRL中进行了测试，相较于基准它有了显著的改进。 ? 更多关于ELMO的信息，请参考这篇AllenNLP写的博文。...在这个方法中，Mohammad Taher Pilehvar提出了一种机制来使用下面的优化标准，从而从分布式嵌入中压缩语义嵌入： ?...我们使用四个单词相似度基准方法分别做了皮尔森相关相关性和斯皮尔曼相关性评估，DECONF在绝大多数任务中都取得了最先进的结果，如下表所示： ?
范式区分 这个区分主要是依据于网络深度表示方法来进行代际划分。 1.词嵌入（Embedding）属于第一代预训练模型 静态、浅层的模型训练。...诸如LSTM、ELMo，GPT，BERT 任务区分 按任务进行划分，就是传统的机器学习任务，可以分成无监督学习，监督学习和自监督学习。...这一结构主要用在 MASS 和 T5 中。...采用了 SOP 的 ALBERT 在多项下游任务中结果都优于 BERT。StructBERT 和 BERTje 也使用 SOP 作为自监督学习任务。 可以说使用SOP替代NSP已经成为一种必然。...特定的优化项区分 自从预训练模型出世之后，就开始了围绕着这些模型的改进和优化。
发现训练模型中的单个神经元具有高度可预测的情感值，并探索了字节级的循环语言模型属性，旨在预测亚马逊评论文本中的下一个字符。是的，这一单个「情感神经元」能够相当精确地区分消极和积极的评论。 ?...他们的主要贡献是一种新的注意力内策略（intra-attention strategy），分别关注输入和持续生成的输出；和一种新的训练方法，将标准监督式词预测和强化学习结合起来。...他们还让模型评估解码器中之前的隐藏状态。然后结合这两个功能选择输出摘要中最适合的单词。 强化学习 创建摘要的时候，两个人会使用不同的单词和句子顺序，两个摘要可能都是有效的。...几乎端到端模型的结果 该模型在 CNN／Daily Mail dataset 上进行测试，获得了当前最佳结果。此外，人类评估员参与的特定实验证明人类的阅读能力和质量也有提升。...AllenNLP AllenNLP 框架是基于 PyTorch 构建的平台，可以在语义 NLP 任务中轻松使用 DL 方法。其目标是允许研究者设计和评估新模型。
大数据集 为了验证算法的通用性和可扩展性，研究人员在大数据集上对FS-Select算法进行了评估。...他们在不同的数据集上使用留一交叉验证和七个特征选择(FS)方法来训练支持向量机(SVM)分类器，每个数据都来自大脑连接的特定表示(或视图)。...在7个FS方法中，只有5个被定期选为最适合评估数据集的方法。udf和llcFS从未被选中。在这项工作中，他们只在两个不同的数据集上测试了框架。...首先，可以用一种更通用的方法来学习这些关联，而不是预先定义一个相似矩阵来根据顶级特征一致性来建模FS方法之间的关系。...特别地，本文介绍了FS-Select，一种能够识别最佳特征选择方法的方法，以发现区分两组(例如，健康的和紊乱的大脑)数据的最可重复和最可靠的特征子集。
截止2022年11月8日，统计了下github中获星较多的pytorch生态库，有 • fastai • Ray • Horovod • Flair • AllenNLP • Albumentations...核心主要包括： • 任务：在集群中执行的无状态功能。 • 行为者：在集群中创建的有状态的工作者进程。 • 对象：可在集群中访问的不可变的值。...AllenNLP AllenNLP团队设想了以语言为中心的人工智能，公平地服务于人类并致力于改善NLP系统的性能和可解释性，并推进评估和理解这些系统的科学方法。...图像增强被用于深度学习和计算机视觉任务中，以提高训练模型的质量。图像增强的目的是为了从现有的数据中创建新的训练样本。...一种目标检测任务中图像-标注对增强方法
该方法基于他们情感神经元的相关工作，在那项工作中他们发现当训练数据量达到一定程度时，无监督学习会表现出令人惊讶的区分性特征。...本工作与 ELMo （https://allennlp.org/elmo）类似，但在任务无关性上更胜一筹，ELMo 也使用了预训练，但使用了针对任务定制的架构以保证在各种任务中取得最优表现。...虽然这些方法的绝对性能相较于当前最优的监督方法来说往往更加低下（在问答任务中，还是简单滑动窗口基线模型表现更好），但是这些方法在各种任务中表现出的鲁棒性令人鼓舞。...OpenAI 的工作验证了 transformer 结构的鲁棒性和实用性，也表明它足够灵活，不需要复杂的任务定制和超参数调整就可以在各种任务中拔得头筹。...● 泛化能力依旧脆弱：尽管 OpenAI 的方法在各种任务上提升了性能，但现在的深度 NLP 模型依然存在着令人惊讶和反直觉的行为，以系统化，对抗性或超越数据分布的方式进行评估时表现尤为明显。
jieba jieba是Python中的优秀的中文分词第三方库，通过几行代码就可以完成中文句子的分词。jieba的分词精度和性能非常优异，经常用来进行中文分词的实验对比。...CoreNLP官网：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/ AllenNLP AllenNLP 是由世界著名的艾伦人工智能实验室（Allen Institute for...AllenNLP官网：https://allennlp.org/ TorchText TorchText是Pytorch下对NLP的支持库，包含便利的数据处理实用程序，可在批量处理和准备之前将其输入到深度学习框架中...TorchText可以很方便加载训练数据、验证和测试数据集，来进行标记化、vocab构造和创建迭代器，并构建迭代器。 ?...huggingface 的代码可读性强和文档也是清晰易读。在官方github的存储库中，甚至通过不同的任务来组织 python 脚本，例如语言建模、文本生成、问题回答、多项选择等。 ?
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