Ich habe versucht, Sätze mit Flair zu generieren, einer sehr praktischen NLP-Bibliothek, aber das konnte ich überhaupt nicht. Aus dem Namen von TextRegressor habe ich das Gefühl, dass durch Regressionsanalyse ein Text generiert wird ...? Flair Es ist wahnsinnig praktisch, aber es gibt nicht viele Artikel auf Japanisch, deshalb schreibe ich einen Artikel, auch wenn es keine große Sache ist.
https://github.com/ochiba0227/flair_text_regressor
Da es nicht in Flairs Tutorial erscheint, TextRegressor-Testcode und [Implementierung des TextRegressor-Modells](https: / Ich las aus /github.com/flairNLP/flair/blob/master/flair/models/text_regression_model.py) und bereitete einen Satz mit der folgenden Bezeichnung vor. Es scheint, dass nur Float-Typ für das Etikett verwendet werden kann, daher habe ich vorerst die gleiche Nummer eingegeben. Vielleicht können Sie die Artikel lernen, die vom Label generiert wurden, aber dieses Mal werden wir alles mit einem Durcheinander lernen.
label_topic text
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Teilen Sie die oben erstellten Daten in train.tsv, dev.tsv, test.tsv. Platzieren Sie die Datei in "resources / data" und führen Sie my_text_regressor.py aus.
Dieses Mal generieren wir ein Dokument, das mit `beginnt, wenn Windows gestartet wird. Die Ergebnisse sind wie folgt.
# create example sentence
sentence = Sentence('Wenn Windows startet', use_tokenizer=japanese_tokenizer)
print(sentence.to_tokenized_string())
# predict tags and print
regressor.predict(sentence)
sentence.to_dict()
{'entities': [],
'labels': [{'confidence': 1.0, 'value': '0.8864221572875977'}],
'text': 'Wenn Windows startet'}
Oh, der Text wurde nur vektorisiert ...? Was für ein Chaos.
Da es kein Tutorial gibt, war das Lesen des Quellcodes etwas mühsam ... Während des Lernens wird eine Fehlermeldung angezeigt, daher ist diese Funktion wahrscheinlich noch in der Entwicklung. Um ehrlich zu sein, hat es ungefähr eine Stunde gedauert, aber ich war traurig ... Es ist nicht so gut, es mit Schwung zu tun. Es ist bedauerlich, dass ich das nicht kann. Deshalb möchte ich das nächste Mal GPT-2 leise verwenden und versuchen, Sätze zu generieren.
Es scheint, dass einige Leute bereits den japanischen Wikipedia-Korpus lernen. https://qiita.com/tanreinama/items/3b73fdeff09dfe74ef52
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