Este é o aplicativo para Windows chamado InferSent, cuja versão mais recente pode ser baixada como InferSentsourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado InferSent com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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InferSent
DESCRIÇÃO
InferSent é um método de incorporação supervisionada de frases que aprende representações universais a partir de dados de Inferência de Linguagem Natural e transfere-o bem para muitas tarefas posteriores. Ele utiliza um codificador BiLSTM com agrupamento máximo para produzir vetores de frases de comprimento fixo que capturam semântica além das estatísticas de saco de palavras. Treinados em grandes conjuntos de dados NLI, os embeddings generalizam-se para tarefas como análise de sentimento, implicação, detecção de paráfrase e similaridade semântica com classificadores lineares simples. O repositório fornece vetores pré-treinados, scripts de treinamento e exemplos claros para avaliar a transferência em um amplo conjunto de benchmarks. Como o codificador é compacto e independente de linguagem no nível da interface, é fácil inseri-lo em pipelines de produção que precisam de recursos semânticos robustos. O InferSent ajudou a popularizar a ideia de que objetivos supervisionados (como o NLI) podem produzir codificadores de frases robustos para uso geral, e continua sendo uma linha de base confiável para comparação de modelos mais recentes.
Recursos
- Codificador de frases BiLSTM-max produzindo embeddings de tamanho fixo
- Vetores pré-treinados prontos para transferência de aprendizagem entre tarefas de PNL
- Receitas simples de avaliação para benchmarks de classificação e similaridade
- Scripts de treinamento e conjuntos de dados para reprodução e ajuste fino
- Integração independente de linguagem por meio de APIs simples de conversão de frases em vetores
- Linhas de base fortes que permanecem competitivas para implantações leves
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/infersent.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
