معرفی شرکت ها


fiesta-nlp-0.0.1


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Fast IdEntification of State-of-The-Art models using adaptive bandit algorithms
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل fiesta-nlp-0.0.1
نام fiesta-nlp
نسخه کتابخانه 0.0.1
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Andrew Moore, Henry Moss
ایمیل نویسنده andrew.p.moore94@gmail.com
آدرس صفحه اصلی https://github.com/apmoore1/fiesta
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/fiesta-nlp/
مجوز Apache License 2.0
# FIESTA (Fast IdEntification of State-of-The-Art models using adaptive bandit algorithms) [![licence](https://img.shields.io/hexpm/l/plug.svg)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) [![Build Status](https://travis-ci.org/apmoore1/fiesta.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/apmoore1/fiesta) [![codecov](https://codecov.io/gh/apmoore1/fiesta/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/apmoore1/fiesta) ## Quick links: 1. [Documentation](https://apmoore1.github.io/fiesta/) - You can find the motivation of the project code base there as well. 2. [Tutorials](https://apmoore1.github.io/fiesta/#tutorials) ## Installing Requires Python 3.6.1 or greater. `pip install fiesta-nlp` ## Experiments in the paper ### NER experiments The code used to create the NER results can be founder [here](https://github.com/apmoore1/NER) with all of the instructions on: 1. How the data was split. 2. How to re-run the models. 3. How the images in the paper were created. 4. Links to all of the original F1 results and data splits. ### Target Dependent Sentiment Analysis experiments The 500 Macro F1 results from the 12 different TDSA models can be found within [`test_f1.json` file](./results/TDSA/test_f1.json). For replication purposes we have created a [Google Colab notebook](https://github.com/apmoore1/fiesta/blob/master/notebooks/Advantages_of_Model_Selection.ipynb) which can be found here that shows how the results from the paper can be replicated. Further more this notebook is a good example of how to use the `fiesta` library when you already have results and do not need to evaluate any modles. ## Citing (This will be updated when the ACL version of the paper is published) If you use FIESTA in your research, please cite [FIESTA: Fast IdEntification of State-of-The-Art models using adaptive bandit algorithms](https://arxiv.org/pdf/1906.12230.pdf) ``` @article{moss2019fiesta, title={FIESTA: Fast IdEntification of State-of-The-Art models using adaptive bandit algorithms}, author={Moss, Henry B and Moore, Andrew and Leslie, David S and Rayson, Paul}, journal={arXiv preprint arXiv:1906.12230}, year={2019} } ``` ## General Acknowledgments This code base and it's related FIESTA paper could not have been done without: 1. [Henry Moss's](https://www.lancaster.ac.uk/maths/people/henry-moss) time funded through EPSRC Doctoral Training Grant and the STOR-i Centre for Doctoral Training. 2. [Andrew Moore's](https://apmoore1.github.io/) time funded through EPSRC Doctoral Training Grant. 3. [Paul Rayson's](https://www.lancaster.ac.uk/staff/rayson/) and [David Leslie's](https://www.lancaster.ac.uk/people-profiles/david-leslie) time. 4. Resources -- The loan of a NVIDIA GP100-equipped workstation from [Dr Chris Jewell](https://chicas.lancaster-university.uk/people/jewell.html) at the [Centre for Health Informatics, Computing, and Statistics, Lancaster University](https://chicas.lancaster-university.uk/). 5. We lastly thank the comments and advise of the reviewers from ACL 2019 which has greatly improved the paper. ## Issue template Acknowledgment We copied/adapted the issues templates from the [allennlp](https://github.com/allenai/allennlp) project.


نیازمندی

مقدار نام
- numpy
- scipy


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>=3.6.1 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl fiesta-nlp-0.0.1:

    pip install fiesta-nlp-0.0.1.whl


نصب پکیج tar.gz fiesta-nlp-0.0.1:

    pip install fiesta-nlp-0.0.1.tar.gz