首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用AllenNLP和coref-spanbert-large在没有互联网的情况下解析共引?

在没有互联网的情况下解析共引,可以使用AllenNLP和coref-spanbert-large进行处理。AllenNLP是一个基于PyTorch的开源自然语言处理(NLP)库,而coref-spanbert-large是AllenNLP中的一个模型,用于共指消解任务。

共指消解是指在文本中识别出指代同一实体的词语或短语,例如代词、名词短语等。使用AllenNLP和coref-spanbert-large进行共指消解的步骤如下:

  1. 安装AllenNLP和coref-spanbert-large:可以通过pip安装AllenNLP和coref-spanbert-large库。
  2. 加载模型:使用AllenNLP的from_archive方法加载coref-spanbert-large模型。
  3. 准备输入数据:将待解析的文本转换为模型可接受的格式,通常是一个包含句子列表的字典。
  4. 运行共指消解:使用加载的模型对输入数据进行共指消解,得到解析结果。
  5. 解析结果:解析结果通常是一个包含共指链的数据结构,每个链表示一个共指实体。

在没有互联网的情况下,可以在本地环境中安装和使用AllenNLP和coref-spanbert-large。这样可以在没有网络连接的情况下进行共指消解任务。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云自然语言处理(NLP):https://cloud.tencent.com/product/nlp
  • 腾讯云人工智能(AI):https://cloud.tencent.com/product/ai
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

都说 AllenNLP 好用,我们跑一遍看看究竟多好用

处理NLP任务需要不同类型神经网络单元,因此开始学习如何使用AllenNLP框架之前,我们先快速回顾这些单元背后理论。...— AllenNLP documentation 数据集是 20个新闻组,我们将在稍后定义如何读取( python 类中)。先来定义模型其余部分。...我们先来看一下第一个,其余两个将在稍后说明。 通过'model_text_field_embedder',我们告诉AllenNLP数据传递给模型之前应该如何编码。...我们'iterator'键值中设置这些参数。 4 训练器 最后一步是设置训练阶段配置。 训练器使用AdaGrad优化器作10代训练,如果最后3代验证准确性没有提高,则停止。...在这种情况下,我们为文本设置了“符号”词汇(代码中未显示,是背后使用默认值),以及我们试图预测标签“标签”词汇。

1.6K20

自然语言处理顶会EMNLP2019最佳论文出炉!霍普金斯大学、斯坦福获得

大会举办了 18 场 Workshop、多个 Tutorial 多场主题演讲,涵盖自然语言处理、社会计算学、计算机社会科学、AI 系统深度学习等话题。...本文中,研究者则提出了一个非常快速变分信息瓶颈方法,能够用非线性方式压缩这些嵌入,仅保留能够帮助句法解析信息。研究者将每个词嵌入压缩成一个离散标签,或者一个连续向量。...离散模式下,压缩离散标签可以组成一种替代标签集。通过实验可以说明,这种标签集能够捕捉大部分传统 POS 标签标注信息,而且这种标签序列语法解析过程中更为精确(标签质量相似的情况下)。...而在连续模式中,研究者通过实验说明,适当地压缩词嵌入可以 8 种语言中产生更精确语法解析器。这比简单降维方法要好。...对于这些语言,很少有领域外平行语料可用,但它们免费可用单语数据非常丰富。研究者描述了收集交叉验证翻译质量过程,并使用几种学习方法报告基线性能,包括完全监督、弱监督、半监督完全无监督。

75030
  • 【NLP】EMNLP 2019 参会小结及最佳论文解读

    介绍基于深度学习NLP背景,指出自然语言无处不在离散性及其神经信息处理中挑战。 特别是,我们将集中讨论这种离散性如何在神经网络输入空间,潜在空间输出空间中发挥作用。...我们构造了英文词性标注依赖项边缘预测控制任务,并证明了常用ELMo表示探针是没有选择性。...对于机器翻译,世界上绝大多数语言对都是低资源,因为它们几乎没有可用并行数据。除了在有限监督下学习这一技术挑战之外,由于缺乏自由公开基准,很难评估低资源语言对上训练方法。...我们描述了收集交叉检查翻译质量过程,并使用几种学习设置报告了基准性能:完全监督、弱监督、半监督完全无监督。...我们通过各种模型任务上演示了五种解释方法(例如,显著性映射对抗性攻击),展示了该工具包灵活性实用性。 ? 使用AllenNLP Interpret为NER生成解释。

    1.1K20

    教程 | 利用AllenNLP,百行Python代码训练情感分类器

    选自realworldnlpbook 作者:Masato Hagiwara 机器之心编译 参与:Geek AI、路 本文介绍了如何利用 AllenNLP使用不到一百行代码训练情感分类器。...它提供了灵活 API、对 NLP 很实用抽象,以及模块化实验框架,从而加速 NLP 研究进展。 本文将向大家介绍如何使用 AllenNLP 一步一步构建自己情感分类器。...你会注意到这个脚本 AllenNLP 词性标注教程非常相似—— AllenNLP 中很容易只进行少量修改情况下使用不同模型对不同任务进行实验。...该工作包括把单词标签(本例中指的是「积极」「消极」这样极性标签)转换为整型 ID。 AllenNLP 中,该工作是由 Vocabulary 类来处理,它存储从单词/标签到 ID 映射。...这就是像 AllenNLP 这样高级框架亮点所在。你只需要指定如何进行数据迭代并将必要参数传递给训练器,而无需像 PyTorch TensorFlow 那样编写冗长批处理训练循环。

    1.4K10

    流水账︱Elmo词向量中文训练过程杂记

    最常用模型是 word2vec GloVe,它们都是基于分布假设无监督学习方法(相同上下文中单词往往具有相似的含义)。...虽然有些人通过结合语义或句法知识有监督来增强这些无监督方法,但纯粹无监督方法 2017-2018 中发展非常有趣,最著名是 FastText(word2vec扩展) ELMo(最先进上下文词向量...但是引用是hub中预训练模型,没有自带训练模块; 项目二:strongio/keras-elmo Elmo Embeddings in Keras with TensorFlow hub,...来自allennlp/Using pre-trained models,三种使用方式,其中提到使用方式为整段/整个数据集一次性向量化并保存,There are three ways to integrate...而如果用ELMo对其进行编码, 仅编码时间就近一个小时, 全部使用的话因为维度非常大, 显存占用极高, 需要使用多张卡, 加上多张卡之间调度和数据传输花销一个epoch需要2+小时(4张卡上).

    2.4K20

    四种常见NLP框架使用总结

    因此,本文主要针对于如何使用框架实现自定义模型,帮助大家快速了解框架使用方法。...官网提供了一个很好入门教程[2],能够让初学者30分钟内就了解AllenNLP使用方法。...具体方法是,__init__方法中定义评价函数,可以从官方文档[3]上看看有没有,如果没有的话就需要自己写。...由于AllenNLP是基于PyTorch,代码风格PyTorch风格基本一致,因此如果你会用PyTorch,那上手AllenNLP基本没有什么障碍。代码注释方面也比较全,模块封装方面比较灵活。...AllenNLP最大优点在于简化了数据预处理、训练预测过程。代码改起来也很灵活,但是一些工具目前官方还没有实现,需要自己写。

    2.1K10

    AAAI 2020论文解读:关注实体以更好地理解文本

    他们还表明,这种语法自注意力可以与ELMo嵌入结合使用,从而在仅具有ELMo自注意力但没有辅助监督情况下进一步提高基线性能。本文旨在研究语义结构语言知识能否以类似的方式注入。...因此,我们将依赖关系解析指链相结合,以构建另一种反映高级叙事知识self-attention目标,如图3b右列所示:对于每个事件参数a,我们a所有与a有共同引用论据谓词之间权重加上1。...我们使用了斯坦福CoreNLP工具包中神经依赖性解析统计指系统对整个数据集进行预处理。将在第5节中进一步讨论关于预处理可替代选择。...4.2实验细节 我们构建模型并使用AllenNLP进行所有实验。...表4显示,没有监督情况下,BIDAF-SA-EARLY与BIDAF-SA-LATE相比,EARLY有着更好结果。

    76910

    词向量发展历程:技术及实战案例

    本节通过一个简化实例Python代码演示,来说明如何使用预训练Word2Vec模型进行词密集向量表示。...这些向量不仅可以捕捉词之间语义语法关系,还可以许多NLP任务中被有效地使用,如文本分类、情感分析等。...GloVe实际案例 考虑到使用预训练GloVe模型可以直接为我们提供密集词向量,我们将通过一个简单例子来展示如何使用这些预训练向量。...ELMo实际案例 为了简化示例,我们将使用AllenNLP库来加载预训练ELMo模型,并获取句子 "I have a green pen" 中"green"这个词向量表示,以观察ELMo如何处理上下文信息...由于BERT使用subword分词机制,我们需要特别注意如何精确地定位到我们关心词语表示。

    65610

    【论文】AAAI 2020论文解读:关注实体以更好地理解文本

    他们还表明,这种语法自注意力可以与ELMo嵌入结合使用,从而在仅具有ELMo自注意力但没有辅助监督情况下进一步提高基线性能。本文旨在研究语义结构语言知识能否以类似的方式注入。 ?...因此,我们将依赖关系解析指链相结合,以构建另一种反映高级叙事知识self-attention目标,如图3b右列所示:对于每个事件参数a,我们a所有与a有共同引用论据谓词之间权重加上1。...正如第3节所述,我们还需要从数据中得到依赖关系树指链,以便构造辅助监督目标attention权重。我们使用了斯坦福CoreNLP工具包中神经依赖性解析统计指系统对整个数据集进行预处理。...5.分析 本节中,我们旨在理解值监督为什么有帮助,什么是应用辅助监督最佳使用方式,以及不同类型监督信号该如何比较。 5.1 预处理质量会影响性能吗?...表4显示,没有监督情况下,BIDAF-SA-EARLY与BIDAF-SA-LATE相比,EARLY有着更好结果。

    71730

    词向量技术 | 从word2vec到ELMo

    把词映射为实数域上向量技术也叫词嵌入(word embedding)。近年来,词向量已逐渐成为自然语言处理基础知识。 那么,我们应该如何使用向量表示词呢?...则其现矩阵X如下: ? 矩阵定义词向量在一定程度上缓解了one-hot向量相似度为0问题,但没有解决数据稀疏性维度灾难问题。...跳字模型一样,训练结束后,对于词典中任一索引为i词,我们均得到该词作为背景词中心词两组词向量viui。 自然语言处理应用中,我们会使用连续词袋模型背景词向量。...(比如句法语义) (2)这些用法不同语言上下文中如何变化(比如为词多义性建模) ELMo与word2vec最大不同: Contextual: The representation for each...可以直接使用pip安装: pip install allennlp 适用于python3.6以上版本或者,也可以直接clone源码到本地[https://github.com/allenai/allennlp

    2.5K41

    AllenNLP系列文章之七:ELMO

    AllenNLP主页上有个单独菜单(http://allennlp.org/elmo),一直不太了解为何将它单列出来,主要在AllenNLP许多任务中如文本蕴含里面等已经用到了这个模型所产生词向量...即ELMO(Embeddings from Language Models) ,来自于语言模型词向量表示,也是利用了深度上下文单词表征,该模型好处: (1)能够处理单词用法中复杂特性(比如句法语义...) (2)这些用法不同语言上下文中如何变化(比如为词多义性建模)。   ...(基于字符,所以具有更好鲁棒性)   效果上:ELMo虽然看起来很简单,非常有效。但在论文6项句法语义实验中,使用ELMo显著提高了强基线模型性能,取得了相对值5%到25%提升。...从前面的几篇涉及AllenNLP几大任务相关文章中大多采用了ELMO词向量结果。 ?

    1K20

    【NLP】竞赛必备NLP库

    NLP必备库 本周我们给大家整理了机器学习竞赛相关NLP库,方便大家进行使用,建议收藏本文。...开源,社区驱动项目,提供了50多种语料库词汇资源(如WordNet),还提供了一套用于分类,标记化,词干化,标记,解析语义推理文本处理库。...CoreNLP提供了Java版本服务器部署,也有python版本调用,用途非常广泛。工业界学术界都有广泛应用。...AllenNLP官网:https://allennlp.org/ TorchText TorchText是Pytorch下对NLP支持库,包含便利数据处理实用程序,可在批量处理准备之前将其输入到深度学习框架中...其包含高度可配置模型培训过程,让它成为了一个非常简单框架。因其开源且简单特性,建议大家使用 OpenNMT 进行各种类型序列学习任务。 ?

    1.8K11

    254页教程《Writing Code for NLP Research》

    如何为NLP任务写出良好代码呢? EMNLP2018 254 页《为NLP研究写出好代码》(Writing Code for NLP Research)教程会给出答案。...该教程,借鉴了最近发布基于PyTorch深度学习NLP研究库AllenNLP代码,旨在分享编写NLP研究代码良好实践经验。...教程中将使用AllenNLP中实现NLP模型作为示例,解释具有正确抽象化组件化如何实现更好代码研究。...通过该教程,你将学习如何编写NLP研究实验代码,如何设计简单化实验代码,从而推进研究,产出好研究成果。 教程目录: 1....原型设计时如何编写代买(How to write code whenprototyping) 2. 构建良好代码流程(Developing good processes) 3.

    86320

    这是一份写给NLP研究者编程指南

    机器之心编辑 机器之心编辑部、赤乐君 最近 AllenNLP EMNLP2018 上做了一个主题分享,名为「写给 NLP 研究者编程指南」(Writing Code for NLP Research...该演讲从写原型写模块两方面介绍了 NLP 研究该如何复制别人代码、测试自己代码块、记录及分享研究等,总之在研究者也要高效码代码年代,这是一份浓缩实践经验。...比如上图中如果写 training loop 部分,已经有人写好了。我们只要看懂后,直接拿来用就行,没有必要从头开始自己写所有部分。 ? 上面提到一些内容,都是可以找到现成框架来套用。...其次复现 SOTA 基线结果对于理解模型做更多研究是非常有帮助。 ? 要想快速开发,另一个建议就是先复制,再重构。要记住,我们是写原型,不用在乎什么可用性,先把代码写 work 了再说。...因此使用多态可以借助更高级抽象扩展代码,这样换模块时就能只修改少量代码。 跟踪实验结果 写原型时候你需要运行很多东西,这导致很难追踪发生了什么以及对应代码部分。 ?

    71040

    吾爱NLP(5)—词向量技术-从word2vec到ELMo

    把词映射为实数域上向量技术也叫词嵌入(word embedding)。近年来,词向量已逐渐成为自然语言处理基础知识。 那么,我们应该如何使用向量表示词呢?...则其现矩阵X如下: 矩阵定义词向量在一定程度上缓解了one-hot向量相似度为0问题,但没有解决数据稀疏性维度灾难问题。 (2)....跳字模型一样,训练结束后,对于词典中任一索引为i词,我们均得到该词作为背景词中心词两组词向量viui。 自然语言处理应用中,我们会使用连续词袋模型背景词向量。...(比如句法语义) (2)这些用法不同语言上下文中如何变化(比如为词多义性建模) ELMo与word2vec最大不同: Contextual: The representation for...allennlp] 使用ELMo获得词向量替换Glove词向量作为多项特定NLP模型输入,ELMo论文实验中表明具有一定效果提升: 4.结束 词向量技术为文本额数值化表示提供了解决方案,

    1.7K70

    2022年必须要了解20个开源NLP 库

    它具有最先进神经网络模型,可以用于标记、解析、命名实体识别、文本分类、并且使用 BERT 等预训练Transformers进行多任务学习,可以对模型进行 打包、部署工作,方便生产环境部署。...该框架直接构建在 PyTorch 上,可以轻松地训练自己模型并使用 Flair 嵌入类库来试验新方法。 6、AllenNLP 10.8k GitHub stars....AllenNLP是基于 PyTorch 构建 NLP 研究库,使用开源协议为Apache 2.0 ,它包含用于各种语言任务上开发最先进深度学习模型并提供了广泛现有模型实现集合,这些实现都是按照高标准设计...它为超过 50 个语料库词汇资源(如 WordNet)提供易于使用接口,以及一套用于分类、标记化、词干提取、标记、解析语义推理文本处理库。...注意:该库已经2年没有更新了 Pattern 是 Python web挖掘工具包,它包含了:网络服务(谷歌、推特、维基百科)、网络爬虫 HTML DOM 解析器。

    1.2K10

    一文搞懂如何高效学习与进阶NLP or CV!

    知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48504619 导读 最近AllenNLPEMNLP2018上做了一个主题分享,名为“写给NLP研究者编程指南”(Writing...通过这次演讲,你可以学到如何写代码来促进你研究,以及可复现实验。 ? 这里有两种写研究代码模式,一种是写原型,一种是写组件。 ? 我们先从写原型方式开始介绍。 ?...我们只要看懂后,直接拿来用就行,没有必要从头开始自己写所有部分。 ? 上面提到一些内容,都是可以找到现成框架来套用。 Don’t start from scratch!...至于Python包管理系统,AllenNLP采用了ANACONDA。 ? Docker是不错,但不适合做本地开发,这样的话,使用一些本地包管理系统反而更方便。 最后做个总结。 总结 ?...快速开发原型(要安全) 写安全产品代码(要快) 好流程有利于做出好研究 使用正确抽象 查看AllenNLP(广告) 这次分享slide看了几遍,很多地方看得自己脸上发热,不写测试什么说到了痛处

    1.9K40

    JVM底层—Java Class字节码文件解析

    如何阅读class文件 Java可移植性是基于.java文件编译后形成唯一字节码文件.class文件可以不同操作系统上jvm运行机制。....class文件是一组以8位字节为基础单位二进制流,各个数据项目严格按照顺序紧凑排列.class文件中,中间没有任何分隔符。...具体访问标志映射详见【查阅表格】 类索&父类索&接口索集合 类索(this_class)父类索(super_class)都是一个u2类型数据,接口索集合是一组u2类型数据集合。...访问标志之后,紧接着是类索、父类索,占据4个字节。...属性表集合之后就是Code属性,具体对应类型详见【查阅表格】 使用javap解析class文件 对于.class文件解析工作,jdk为我们提供了类解析工具javap。

    39520
    领券