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Indra

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¿Qué es Indra?

Indra es una biblioteca y un servicio eficiente para ofrecer incrustaciones de palabras y relaciones semánticas con aplicaciones del mundo real en los dominios del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Ofrece más de 60 modelos prediseñados en 15 idiomas y varios algoritmos y corpus de modelos.

Indra funciona con Spotify-Annoy y ofrece una función eficiente de aproximación de vecinos más cercanos.

Características

Vecinos más cercanos aproximados y eficientes (con tecnología de Spotify-Annoy);
Más de 60 modelos prediseñados en 15 idiomas;
Licencia permisiva para uso comercial (Licencia MIT);
Apoyo a la relación distributiva traducida;
Implementación sencilla: implemente la infraestructura en 3 pasos;
Acceso a los modelos semánticos como servicio;
Admite múltiples modelos semánticos distributivos y medidas de distancia.

Modelos preconstruidos

Indra ofrece modelos preconstruidos listos para usar utilizando diferentes algoritmos, corpus de conjuntos de datos y lenguajes. Para obtener una lista completa de modelos prediseñados, consulte la Wiki.

Algoritmos modelo

Palabra2Vec (W2V)
Vectores globales (guante)
Análisis Semántico Explícito (ESA)
Incrustaciones de palabras basadas en dependencias
Análisis Semántico Latente (LSA)

Idiomas admitidos

ES - Inglés
DE - alemán
ES - Español
FR - Francés
PT - Portugués
TI - italiano
SV - sueco
ZH-chino
NL - Holandés
RU - Ruso
KO - coreano
JA - japonés
AR - Árabe
FA - persa
EL - Griego

Instalar

Para instalar, utilice la herramienta de 3 pasos IndraComposed.

Empezando

Esta guía proporciona las instrucciones básicas para empezar a utilizar Indra. Para obtener más detalles, incluido el formato de respuesta, parámetros adicionales y la lista de modelos e idiomas disponibles, consulte la Wiki.

Solicitar incrustaciones de Word `(POST /vectors)`

{
	"corpus" : " googlenews " ,
	"model" : " W2V " ,
	"language" : " EN " ,
	"terms" : [ " love " , " mother " , " santa claus " ]
}

Para obtener más detalles, consulte la documentación de incrustaciones de Word.

Solicitar vectores de vecinos más cercanos `(POST /neighbors/vectors)`

{
	"corpus" : " googlenews " ,
	"model" : " W2V " ,
	"language" : " EN " ,
	"topk" : 10 ,
	"terms" : [ " love " , " mother " , " santa " ]
}

Para obtener más detalles, consulte la documentación de Vecinos más cercanos.

Solicitar parentesco con vecinos más cercanos `(POST /neighbors/relatedness)`

{
	"corpus" : " googlenews " ,
	"model" : " W2V " ,
	"language" : " EN " ,
	"topk" : 10 ,
	"scoreFunction" : " COSINE " ,
	"terms" : [ " love " , " mother " , " santa " ]
}

Para obtener más detalles, consulte la documentación de Vecinos más cercanos.

Solicitar similitud semántica (par de términos) `(POST /relatedness)`

{
	"corpus" : " wiki-2018 " ,
	"model" : " W2V " ,
	"language" : " EN " ,
	"scoreFunction" : " COSINE " ,
	"pairs" : [{
		"t2" : " love " ,
		"t1" : " mother "
	},
	{
		"t2" : " love " ,
		"t1" : " santa claus "
	}]
}

Para obtener más detalles, consulte la documentación de Similitud semántica.

Solicitar similitud semántica (uno a muchos) `(POST /relatedness/otm)`

{
	"corpus" : " wiki-2018 " ,
	"model" : " W2V " ,
	"language" : " EN " ,
	"scoreFunction" : " COSINE " ,
	"one" : " love " ,
	"many" : [ " mother " , " father " , " child " ]
}

Para obtener más detalles, consulte la documentación de Similitud semántica.

Incrustaciones de palabras traducidas y similitud semántica

Para incrustaciones de palabras traducidas y similitudes semánticas traducidas, simplemente agregue "mt" : true en la carga útil JSON.

Punto final público

Tenemos un punto final público solo para demostración, por lo que puede intentarlo ahora mismo con cURL en la línea de comando.

Para incrustaciones de palabras:

 curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{
	"corpus": "wiki-2018",
	"model": "W2V",
	"language": "EN",
	"terms": ["love", "mother", "santa claus"]
}' "http://indra.lambda3.org/vectors"

Por similitud semántica:

 curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{
	"corpus": "wiki-2018",
	"model": "W2V",
	"language": "EN",
	"scoreFunction": "COSINE",
	"pairs": [{
		"t2": "love",
		"t1": "mother"
	},
	{
		"t2": "love",
		"t1": "santa claus"
	}]
}' "http://indra.lambda3.org/relatedness"

Citando a Indra

Por favor cita a Indra, si la utilizas en tus experimentos o proyectos.

@InProceedings{indra,
author="Sales, Juliano Efson and Souza, Leonardo and Barzegar, Siamak and Davis, Brian and Freitas, Andr{ ' e} and Handschuh, Siegfried",
title="Indra: A Word Embedding and Semantic Relatedness Server",
booktitle = {Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018)},
month     = {May},
year      = {2018},
address   = {Miyazaki, Japan},
publisher = {European Language Resources Association (ELRA)},
}