从UDtree到BARTgraph表示的python转换器
pybart-nlp的Python项目详细描述
改进{/str}/str{/str}>1的str{/str}>1/str}/str}/1/str}/str}/str{/str}1/str}1/str}/str{/str}1/str}/str{/str}1/str}/str}/str}/str}/str}/str{/str}1/str}/str}/str}/str}/str}/str}/str}/str。在
请参阅我们的pyBART: Evidence-based Syntactic Transformations for IE以获取有关BART的创建/语言验证/评估过程的详细描述，以及转换列表。在
本项目是与BART相关的更广泛项目系列的一部分：
- Converter:当前项目。在
- Model:基于UD的spaCy模型（pip安装the_large_model）。当使用转换器作为spaCy管道组件时需要这个模型（因为spaCy不提供基于UD格式的模型）。在
- Demo:Web演示使用转换器，比较UD和BART表示。在
目录
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转换器说明
- 将UD（v1.4）转换为BART。在
- 支持Conll-U格式、spaCy文档和spaCy管道组件（请参见Usage）。在
- 高度可配置（请参见Configuration）。在
注意：BART表示包含斯坦福的增强转换，这些转换被描述为here，并且已经由core-NLP Java converter实现。因此，python用户无法使用它们，因此我们将它们移植到pyBART，并尽量保持它们的行为合理。在
安装
pyBART需要python3.7或更高版本。安装pyBART的首选方法是通过pip。只需在Python环境中运行pip install pybart-nlp，就可以开始了！
如果您想使用pyBART作为spaCy管道组件，那么还应该安装：（1）spaCy包和（2）基于UD格式的spaCy模型（我们碰巧提供了这种格式）（详细信息是here）
# if you want to use pyBART as a spaCy pipeline component, well,# you need spaCy installed and a spaCy model (based on UD-format): pip install spacy pip install https://storage.googleapis.com/en_ud_model/en_ud_model_lg-1.1.0.tar.gz # or if you want smaller models:# medium: https://storage.googleapis.com/en_ud_model/en_ud_model_md-1.1.0.tar.gz# small: https://storage.googleapis.com/en_ud_model/en_ud_model_sm-1.1.0.tar.gz# and this is us. please don't confuse with pybart/bart-py/bart pip install pybart-nlp
使用
一旦安装了pyBART，就可以用以下方法之一使用该包。 请注意，对于这两种方法，可以使用可选参数列表调用API调用，以配置转换过程。下一步我们将详细介绍它们。在
空间管道组件
^{pr2}$CONEHU格式<3>frompybart.apiimportconvert_bart_conllu# read a CoNLL-U formatted filewithopen(conllu_formatted_file_in)asf:sents=f.read()# convertconverted=convert_bart_conllu(sents)# use it, probably wanting to write the textual output to a new filewithopen(conllu_formatted_file_out,"w")asf:f.write(converted)
配置
我们的每个API调用都可以获得以下可选参数：
| Name | Type | Default | Explanation |
|---|---|---|---|
| enhance_ud | boolean | True | Include Stanford's EnhancedUD conversions. |
| enhanced_plus_plus | boolean | True | Include Stanford's EnhancedUD++ conversions. |
| enhanced_extra | boolean | True | Include BART's unique conversions. |
| conv_iterations | int | inf | Stop the (defaultive) behaivor of iterating on the list of conversions after ^{ |
| remove_eud_info | boolean | False | Do not include Stanford's EnhancedUD&EnhancedUD++'s extra label information. |
| remove_extra_info | boolean | False | Do not include BART's extra label information. |
| remove_node_adding_conversions | boolean | False | Do not include conversions that might add nodes to the given graph. |
| remove_unc | boolean | False | Do not include conversions that might contain ^{ |
| query_mode | boolean | False | Do not include conversions that add arcs rather than reorder arcs. |
| funcs_to_cancel | ConvsCanceler class | Empty class instantiation | A list of conversions to prevent from occuring by their names. Use ^{ |
引用
如果你在研究中使用了皮巴特或巴特，请引用pyBART: Evidence-based Syntactic Transformations for IE。在
@inproceedings{Tiktinsky2020pyBARTES,title={pyBART: Evidence-based Syntactic Transformations for IE},author={Aryeh Tiktinsky and Yoav Goldberg and Reut Tsarfaty},year={2020}}
团队
pyBART是一个开源项目，由the Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)支持，由Bar Ilan University作为my论文的一部分，在Yoav Goldberg的监督下。 AI2是一个非盈利机构，其使命是通过高影响力的人工智能研究和工程来为人类做出贡献。 我们的队伍由约亚夫·戈德伯格、鲁特·萨尔法蒂和我自己组成。目前，我们是这个项目的贡献者，但我们将非常高兴任何人谁想帮助，通过问题和公关
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