nlp nnabla

NNABLA와 NLP의 딥 러닝 구현

Sony 's Nnabla와 NLP 용 딥 러닝 모델의 작은 구현.

테스트 된 환경

• 파이썬 3.7.2
• Nnabla v1.0.11

모델

언어 모델

• 바닐라 재발 신경 네트워크 언어 모델 ( language-models/rnnlm/ )
• LSTM 언어 모델 ( language-models/lstmlm/ )
• 문자 수준 컨볼 루션 LSTM 언어 모델 ( language-models/char-cnn-lstmlm/ )
• 연속 단어의 가방 (cbow) 모델 ( language-models/cbow/ )

단어 임베딩

• 글러브 모델 ( word-embeddings/glove/ )
• Poincaré embeddngs ( word-embeddings/poincare-embeddings/ )

seq2Seq 모델

• Encoder-Decoder ( seq2seq/encoder-decoder/ )
• Encoder-Decoder + Global Attention ( seq2seq/encoder-decoder-with-attention/ )

텍스트 분류기

• FastText ( text-classifications/fasttext/ )
• 자기 관심 ( text-classifications/self_attention/ )
• LSTM 분류기 ( text-classifications/lstm-classifier/ )

미래의 일

• 스킵 그램 모델
• Peephole lstm
• 그루
• 변신 로봇
• 엘모
• 등.