Unduhan Indra - Unduhan kode sumber Indra

Indra

Kode sumber lainnya

2.2.0-rc8

Unduh

Apa itu Indra?

Indra adalah perpustakaan dan layanan yang efisien untuk memberikan penyematan kata dan keterkaitan semantik dengan aplikasi dunia nyata dalam domain pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami. Ia menawarkan 60+ model pra-bangun dalam 15 bahasa dan beberapa algoritma model dan corpora.

Indra didukung oleh Spotify-Annoy yang memberikan fungsi perkiraan tetangga terdekat yang efisien.

Fitur

Perkiraan tetangga terdekat yang efisien (didukung oleh Spotify-Annoy);
60+ model pra-bangun dalam 15 bahasa;
Lisensi permisif untuk penggunaan komersial (Lisensi MIT);
Dukungan untuk menerjemahkan keterkaitan distribusi;
Penerapan yang mudah: Terapkan infrastruktur dalam 3 langkah;
Akses ke model semantik sebagai layanan;
Mendukung berbagai model semantik distribusi dan ukuran jarak.

Model Pra-bangun

Indra menghadirkan model pra-bangun yang siap digunakan menggunakan algoritme, korpora kumpulan data, dan bahasa yang berbeda. Untuk daftar lengkap model pra-bangun, silakan periksa Wiki.

Algoritma Model

Kata2Vec (W2V)
Vektor Global (Sarung Tangan)
Analisis Semantik Eksplisit (ESA)
Penyematan Kata Berbasis Ketergantungan
Analisis Semantik Laten (LSA)

Bahasa yang Didukung

ID - Bahasa Inggris
DE - Jerman
ES - Spanyol
FR - Perancis
PT - Portugis
ITU - Italia
SV - Swedia
ZH - Cina
NL - Belanda
RU - Rusia
KO - Korea
JA - Jepang
AR - Arab
FA - Persia
EL - Yunani

Memasang

Untuk instalasi silahkan gunakan 3 langkah tool IndraCompose.

Memulai

Panduan ini memberikan instruksi dasar untuk Anda mulai menggunakan Indra. Untuk rincian lebih lanjut, termasuk format respon, parameter tambahan dan daftar model dan bahasa yang tersedia, silakan periksa Wiki.

Meminta Penyematan Kata `(POST /vectors)`

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

Untuk detail lebih lanjut, periksa dokumentasi Word Embeddings.

Meminta Vektor Tetangga Terdekat `(POST /neighbors/vectors)`

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

Untuk detail lebih lanjut, periksa dokumentasi Tetangga Terdekat.

Meminta Keterkaitan Tetangga Terdekat `(POST /neighbors/relatedness)`

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

Untuk detail lebih lanjut, periksa dokumentasi Tetangga Terdekat.

Meminta Kesamaan Semantik (Pasangan Istilah) `(POST /relatedness)`

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

Untuk detail lebih lanjut, periksa dokumentasi Kesamaan Semantik.

Meminta Kesamaan Semantik (Satu-ke-Banyak) `(POST /relatedness/otm)`

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

Untuk detail lebih lanjut, periksa dokumentasi Kesamaan Semantik.

Penyematan Kata yang Diterjemahkan dan Kesamaan Semantik

Untuk penyematan kata yang diterjemahkan dan kesamaan semantik yang diterjemahkan, cukup tambahkan "mt" : true di payload JSON.

Titik Akhir Publik

Kami memiliki titik akhir publik untuk demonstrasi saja sehingga Anda dapat mencoba sekarang juga dengan cURL pada baris perintah.

Untuk penyematan kata:

 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"

Untuk kesamaan semantik:

 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"

Mengutip Indra

Silakan kutip Indra, jika Anda menggunakannya dalam eksperimen atau proyek Anda.

@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)},
}