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dissertation:句子压缩与融合
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2021-06-06
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该存储库包含我在关于句子压缩和融合的论文研究中使用的代码。 该系统实现了文本转换的监督结构化预测,其中推理方法依赖于整数规划算法来联合产生具有以下特征的输出句子 一个 n-gram 序列(bigrams 或 trigrams) 边因子依赖树 SEMAFOR 风格的帧语义解析(仅压缩) 这些模型在我的论文: 第 3 章、第 6 章后半部分和第 7 章中进行了描述和评估。 用法 老实说,此代码不太可能直接可用。 它是从一个更大的库中提取而没有修改,没有在原始开发环境之外进行测试,并最终遭受在截止日期压力下编写的研究代码的所有常见陷阱。 相反,鼓励感兴趣的用户使用此存储库作为参考或作为重新实现工作中零碎解决方案的来源。 尽管如此,如果您想尝试运行此代码,以下是已知要求的列表: Python 2.6 或 2.7 确保分布式模块在$PYTHONPATH 模块依赖: (适用于 Pyth
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dissertation-master.zip (74个子文件)
dissertation-master
transduction
pyrfusion.py 16KB
__init__.py 144B
model.py 83KB
corpus.py 42KB
instance.py 37KB
featureconf.py 61KB
decoding
ilp
main.py 20KB
variables.py 39KB
__init__.py 33B
constraints.py 19KB
__init__.py 0B
dp
__init__.py 56B
bigrams.py 12KB
tokens.py 5KB
compression.py 17KB
datasets
pyramids
__init__.py 33B
pyramids.py 17KB
corpus.py 13KB
sourcedocs.py 4KB
instance.py 1KB
__init__.py 1B
delcompression.py 11KB
text
annotations
semafor.py 12KB
porter2.py 1KB
__init__.py 2KB
stanford.py 6KB
rasp.py 6KB
tagchunk.py 5KB
structure.py 28KB
__init__.py 181B
corpus.py 7KB
tokens
tokenizer.py 16KB
splitter.py 4KB
sanitizer.py 10KB
__init__.py 100B
untokenizer.py 4KB
instance.py 4KB
sentence.py 18KB
learning
features.py 14KB
structperceptron.py 4KB
__init__.py 0B
onlinelearner.py 46KB
storedmodel.py 2KB
show.py 707B
learningrate.py 2KB
LICENSE 559B
__init__.py 0B
interfaces
gigaword
preload.py 1KB
stats.py 8KB
__init__.py 30B
srilm.py 5KB
treebank
wordcounts.py 4KB
depmodel.py 9KB
__init__.py 37B
lpsolver
constraint.py 8KB
variable.py 12KB
linprog.py 27KB
__init__.py 34B
constraint_collection.py 12KB
__init__.py 0B
lexical
matcher.py 5KB
support.py 13KB
resources
wordnet.py 2KB
framenet.py 3KB
__init__.py 1B
__init__.py 1B
mapping.py 16KB
README.md 4KB
utils
avg.py 357B
evaluation.py 33KB
timer.py 1KB
__init__.py 20B
jsonrpc.py 42KB
sparse.py 12KB
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