【模型复现】文本匹配、文本分类模型Opennmt模型快速复现教程

Opennmt模型

快速复现教程

01

模型详情

模型简介：

OpenNMT 是一个由 Harvard NLP (哈佛大学自然语言处理研究组) 开源的 Torch 神经网络机器翻译系统。简单的通用接口，只需要源/目标文件。快速高性能GPU训练和内存优化。提高翻译性能的最新的研究成果。可配对多种语言的预训练模型。允许其他序列生成任务的拓展，如汇总和图文生成。 机器翻译，又称为自动翻译，是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。它是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一。

关键词：通用接口、多语言

应用场景：文本分类、文本匹配、文本生成

结构：

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/1805.11462v1.pdf

模型来源：

https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py

02

平台环境准备

 1. 打开极链AI云平台

         https://cloud.videojj.com/?channel=vx6

2. 点击模型

 3. 选择模型并创建实例

 

4. 选择对应镜像

5. 连接实例

创建完成后，点击jupyterlab连接

03

模型使用

1.进入终端

进入终端，流程如下

2.模型训练

在 root/OpenNMT-py（默认）路径下，输入

onmt_train -config toy_en_de.yaml

更多内容请左右滑动

3.模型测试

在 root/OpenNMT-py（默认）路径下，输入

onmt_translate -model toy-ende/run/model_step_1000.pt -src toy-ende/src-test.txt -output toy-ende/pred_1000.txt -gpu 0 -verbose

更多内容请左右滑动

注：预测命令运行结束后，会在toy-ende/pred_1000.txt文件下输出运行结果。

以上就是 Opennmt 模型复现的全部内容了

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