Indra
2.2.0-rc8
Indra는 기계 학습 및 자연어 처리 분야의 실제 애플리케이션에 단어 임베딩 및 의미론적 관련성을 제공하는 효율적인 라이브러리 및 서비스입니다. 15개 언어로 된 60개 이상의 사전 빌드 모델과 여러 모델 알고리즘 및 말뭉치를 제공합니다.
Indra는 효율적인 근사 인접 이웃 기능을 제공하는 Spotify-annoy를 기반으로 합니다.
Indra는 다양한 알고리즘, 데이터 세트 코퍼스 및 언어를 사용하여 즉시 사용 가능한 사전 구축 모델을 제공합니다. 사전 구축 모델의 전체 목록을 보려면 Wiki를 확인하세요.
설치하려면 IndraComposed 3단계 도구를 사용하세요.
이 가이드는 Indra 사용을 시작하는 데 필요한 기본 지침을 제공합니다. 응답 형식, 추가 매개변수, 사용 가능한 모델 및 언어 목록을 포함한 자세한 내용은 Wiki를 확인하세요.
(POST /vectors) {
"corpus" : " googlenews " ,
"model" : " W2V " ,
"language" : " EN " ,
"terms" : [ " love " , " mother " , " santa claus " ]
}자세한 내용은 Word Embeddings 설명서를 확인하세요.
(POST /neighbors/vectors) {
"corpus" : " googlenews " ,
"model" : " W2V " ,
"language" : " EN " ,
"topk" : 10 ,
"terms" : [ " love " , " mother " , " santa " ]
}자세한 내용은 가까운 이웃 문서를 확인하세요.
(POST /neighbors/relatedness) {
"corpus" : " googlenews " ,
"model" : " W2V " ,
"language" : " EN " ,
"topk" : 10 ,
"scoreFunction" : " COSINE " ,
"terms" : [ " love " , " mother " , " santa " ]
}자세한 내용은 가까운 이웃 문서를 확인하세요.
(POST /relatedness) {
"corpus" : " wiki-2018 " ,
"model" : " W2V " ,
"language" : " EN " ,
"scoreFunction" : " COSINE " ,
"pairs" : [{
"t2" : " love " ,
"t1" : " mother "
},
{
"t2" : " love " ,
"t1" : " santa claus "
}]
}자세한 내용은 의미 유사성 문서를 확인하세요.
(POST /relatedness/otm) {
"corpus" : " wiki-2018 " ,
"model" : " W2V " ,
"language" : " EN " ,
"scoreFunction" : " COSINE " ,
"one" : " love " ,
"many" : [ " mother " , " father " , " child " ]
}자세한 내용은 의미 유사성 문서를 확인하세요.
번역된 단어 임베딩 및 번역된 의미 유사성 의 경우 JSON 페이로드에 "mt" : true를 추가하면 됩니다.
데모용 공개 엔드포인트가 있으므로 지금 명령줄에서 cURL을 사용하여 시도해 볼 수 있습니다.
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"
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"
실험이나 프로젝트에 Indra를 사용하는 경우 Indra를 인용해 주세요.
@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)},
}
