J'ai essayé de générer des phrases en utilisant Flair, qui est une bibliothèque PNL super pratique, mais je ne pouvais pas le faire en premier lieu. D'après le nom de TextRegressor, il semble qu'il va en quelque sorte ré-analyser et générer des phrases ...? Le flair est incroyablement pratique, mais il n'y a pas beaucoup d'articles en japonais, donc j'écrirai un article même si ce n'est pas un gros problème.
https://github.com/ochiba0227/flair_text_regressor
Il n'apparaît pas dans le tutoriel de Flair, donc TextRegressor test code et [TextRegressor model implementation](https: / J'ai lu sur /github.com/flairNLP/flair/blob/master/flair/models/text_regression_model.py) et préparé une phrase intitulée comme suit. Il semble que seul le type float puisse être utilisé pour l'étiquette, donc j'ai mis le même numéro pour le moment. Peut-être que vous pouvez apprendre les articles générés par étiquette, mais cette fois, nous apprendrons tout avec un désordre.
<détails> Divisez les données créées ci-dessus en train.tsv, dev.tsv, test.tsv.
Placez le fichier dans Cette fois, nous allons générer un document commençant par `au démarrage de Windows.
Les résultats sont les suivants. Oh, le texte était juste vectorisé ...?
Quel bordel. Comme il n'y a pas de tutoriel, c'était un peu gênant de lire le code source ...
Je reçois un message d'erreur pendant l'apprentissage, c'est donc probablement encore une fonctionnalité en cours de développement.
Pour être honnête, cela a pris environ une heure, mais je me sentais triste ... Ce n'est pas si bon de le faire avec élan.
C'est regrettable que je ne puisse pas le faire, alors la prochaine fois, j'essaierai de générer des phrases en utilisant GPT-2. Il semble que certaines personnes apprennent déjà le corpus japonais de Wikipédia.
https://qiita.com/tanreinama/items/3b73fdeff09dfe74ef52
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Apprentissage
resources / data et exécutez my_text_regressor.py.Génération de phrases (impossible)
# create example sentence
sentence = Sentence('Lorsque Windows démarre', 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': 'Lorsque Windows démarre'}
Impressions