NALP: 自然对抗性语言处理

欢迎使用NALP。

您是否曾经希望从原始来源创建自然文本？如果是的话，NALP就是为您准备的！这个包是处理自然语言处理和对抗性学习的一种创新方式。从下到上，从嵌入到神经网络，我们将培养所有与此新趋势相关的科研。

如果您需要库或希望

• 创建自己的嵌入;
• 设计或使用预加载的先进神经网络；
• 混合不同策略来解决您的问题；
• 因为玩文本很有趣。

请阅读nalp.readthedocs.io上的文档。

NALP兼容： Python 3.6+。

包指南

1. 您所需的第一手信息就在下一个章节中。
2. 如果您想阅读代码并亲自尝试，安装也很简单。
3. 请注意，为了使用我们的解决方案，可能需要一些额外的步骤。
4. 如果有问题，请不要犹豫，联系我们。

入门：60秒了解NALP

首先。我们有示例。是的，它们有注释。只需浏览到examples/，选择您的子包，并按照示例操作。我们为大多数我们可能想到的任务都提供了高级示例。

或者，如果您想了解更多，请花一分钟时间

NALP 的结构如下，请注意其树形结构：

- nalp
    - core
        - corpus
        - dataset
        - encoder
        - model
    - corpus
        - audio
        - sentence
        - text
    - datasets
        - image
        - language_modeling
    - encoders
        - integer
        - word2vec
    - models
        - discriminators
            - conv
            - embedded_text
            - linear
            - lstm
            - text
        - generators
            - bi_lstm
            - conv
            - gru
            - gumbel_lstm
            - gumbel_rmc
            - linear
            - lstm
            - rmc
            - rnn
            - stacked_rnn
        - layers
            - gumbel_softmax
            - multi_head_attention
            - relational_memory_cell
        - dcgan
        - gan
        - gsgan
        - maligan
        - relgan
        - seqgan
        - wgan
    - utils
        - constants
        - loader
        - logging
        - preprocess

核心

核心是核心。本质上，它是所有事物的父类。你应该找到定义我们结构基础的父类。它们应该提供变量和方法，以帮助构建其他模块。

语料库

每个管道都有第一步，对吧？语料库包作为加载原始文本、音频和句子的基本类。

数据集

因为我们需要数据，对吧？数据集由类和方法组成，允许为后续的神经网络准备数据。

编码器

文本还是数字？编码用于创建嵌入。嵌入用于输入到神经网络中。记住，网络不能读取原始文本；因此，你可能想要使用知名的编码器预先编码你的数据。

模型

每个神经网络架构都在这个包中定义。从简单的 RNN 到 BiLSTM，从 GAN 到 TextGAN，你可以使用任何适合你需求的东西。

实用工具

这是一个实用工具包。应在应用程序中共享的常见事物应在这里实现。一次性实现并按需使用，而不是反复实现相同的事情。

安装

我们认为一切都应该简单。不复杂也不令人畏惧，NALP 将是您需要的包，从首次安装到日常任务实现需求。如果您只需要在最喜欢的 Python 环境下运行以下内容（原始、conda、virtualenv，等等）！

pip install nalp

或者，如果您想安装最新版本，请克隆此存储库并使用

pip install -e .

环境配置

请注意，有时需要额外的实现。如有必要，从这里开始，您将了解所有细节。

Ubuntu

不需要特定的额外命令。

Windows

不需要特定的额外命令。

MacOS

不需要特定的额外命令。

支持

我们知道我们尽力而为，但承认我们犯错误是不可避免的。如果您需要报告错误、报告问题或与我们交谈，请这样做！我们将在这个存储库或 gustavo.rosa@unesp.br 上尽我们所能。