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cmu-multinlp:通过跨度关系表示法概括自然语言分析
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2021-05-28
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CMU多语言 该资源库包含脚本下载和预处理摹ENERAL大号anguage一nalysis d atasets(GLAD)基准测试和编码任务无关SpanRel模型,多方位的NLP工具包,可以覆盖许多不同的任务。 先决条件 # install jsonnet from https://github.com/google/jsonnet conda create -n spanrel python=3.6 conda activate spanrel ./setup.sh 数据集 此存储库中包含由10个任务的注释组成的8个数据集。 数据集 任务 任务代码 迪尔 湿实验室协议 内尔 纸浆 数据/ WLP 关于 纸浆 数据/ WLP 2003年 内尔 ner 数据/ semeval_2014 / SemEval-2010任务8 关于 rc 数据/ semeval_2010_task
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bert.jsonnet 7KB
elmo_glove_char.jsonnet 6KB
glove_char.jsonnet 5KB
glove.jsonnet 5KB
elmo.jsonnet 5KB
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bert_modeling.py 59KB
brat.py 38KB
bert_token_embedder.py 14KB
my_main.py 12KB
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basic_text_field_embedder.py 9KB
span_pair_layer.py 8KB
ana.py 8KB
pkl2brat.py 7KB
conll02tostandoff.py 7KB
conll2brat.py 7KB
conllXtostandoff.py 6KB
conll2brat.py 6KB
bracketed2brat.py 6KB
precision_recall_f1.py 6KB
conll_coref_scores.py 6KB
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adaptive_balanced_bucket_iterator.py 4KB
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balanced_bucket_iterator.py 4KB
constituency_parsing.py 4KB
conll2brat.py 4KB
semeval_2010.py 4KB
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filter_bucket_iterator.py 3KB
brat_predictor.py 3KB
span_field.py 3KB
adaptive_bucket_iterator.py 3KB
conll2brat.py 3KB
raw2brat.py 2KB
conll2tree.py 2KB
tsv2brat.py 2KB
raw2brat.py 2KB
predict.py 1KB
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categorical_accuracy.py 890B
__init__.py 319B
__init__.py 233B
__init__.py 57B
__init__.py 0B
__init__.py 0B
__init__.py 0B
__init__.py 0B
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run_by_config.sh 6KB
run.sh 2KB
run.sh 999B
run.sh 999B
run.sh 876B
run.sh 776B
run.sh 726B
run.sh 670B
run.sh 606B
run.sh 551B
setup.sh 479B
run.sh 470B
run.sh 428B
run.sh 424B
run.sh 233B
run.sh 80B
tokens.txt 684KB
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srl_span_pair_labels.txt 612B
consti_span_labels.txt 599B
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dp_conll_span_pair_labels.txt 290B
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dp_conll_span_labels.txt 202B
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srl_span_labels.txt 30B
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ner_span_labels.txt 28B
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