这是一个简单的数据分析工具包,由以下组件组成:
实现多种文本特征
用于计算所有尺度数据的这些指标的工具(单个文本 -> 十亿令牌语料库)
使用计算的特征的工具:
-可视化和分析给定文本语料库上的特征分布
-找出文本属性与模型性能之间的相关性。
该工具包正在进行中,工具和分析仍在添加中。
项目地址
YATO是一个基于 PyTorch 的框架,可以灵活选择输入特征和输出结构。使用YATO设计神经序列模型完全可以通过配置文件进行配置,不需要任何代码工作。
其之前的版本NCRF++已被 ACL 2018 接受为演示论文。基于NCRF++的深度实验报告被 COLING 2018 接受为最佳论文。
与NCRF++相比, YATO的亮点在于对 Pre-trained Language Model 和句子分类任务的支持。
YATO | #机器学习 #框架
作为一个前端开发人员,我们花费大量的时间去处理 webpack、gulp 等打包工具,将高级 JavaScript 项目打包成更复杂、更难以解读的文件包,运行在浏览器中,那么理解 JavaScript 打包机制就很必要,它帮助你更好的调试项目、更快的定位问题产生的问题,并且帮助你更好的理解、使用 webpack 等打包工具。
在这章你将会深入理解 JavaScript 打包器是什么,它的打包机制是什么?解决了什么问题?如果你理解了这些,接下来的 webpack 优化就会很简单。| 详文
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