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mlm-scoring:Python库和屏蔽语言模型评分的示例(ACL 2020)
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2021-02-03
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掩蔽语言模型评分 该软件包使用诸如 , 和类的蒙版LM对进行,并通过伪对数可能性得分进行重新评分,这些得分是通过对单个单词进行蒙版来计算的。 我们还支持类的自回归LM。 示例用法包括: :记录ESPnet LAS模型(LibriSpeech) :记录变压器NMT模型(IWSLT'15 en-vi) :语言最小对(BLiMP)中的无监督排序 论文:朱利安·萨拉扎(Julian Salazar),戴维斯·梁(Davis Liang),托安·Q·阮(Tuan Q.Nguyen),卡特琳·基希霍夫(Katrin Kirchhoff)。 ACL 2020,“”。 安装 需要Python 3.6以
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mlm-scoring-master.zip (35个子文件)
mlm-scoring-master
setup.py 756B
mlm-scoring.png 269KB
src
mlm
__init__.py 0B
models
gpt2.py 18KB
bert.py 14KB
__init__.py 12KB
loaders.py 14KB
scorers.py 46KB
batchify.py 19KB
cmds.py 18KB
CONTRIBUTING.md 3KB
CODE_OF_CONDUCT.md 308B
LICENSE 10KB
examples
lingacc-blimp
convert_to_dataset.py 1KB
README.md 2KB
accuracy.py 6KB
convert_to_txt.py 1KB
demo
format.json 223B
nmt-tedtalks-ace
data
en2vi
nbest
dev.en.bpe.beam_trans.nobpe 19.75MB
test.en.bpe.beam_trans.nobpe 18.87MB
README.md 2KB
asr-librispeech-espnet
data
test-clean.am.json 46.26MB
dev-other.am.json 46.48MB
dev-clean.am.json 47.56MB
test-other.am.json 47.63MB
scripts 14B
README.md 5KB
scripts
librispeech-score.sh 625B
librispeech-download-text.sh 662B
README.md 5KB
tests
test_models.py 4KB
test_cmds.py 650B
test_scorers.py 3KB
test_loaders.py 4KB
NOTICE 66B
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