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Indra

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2.2.0-rc8

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什麼是因陀羅？

Indra 是一個高效的函式庫和服務，可為機器學習和自然語言處理領域的實際應用程式提供詞嵌入和語義相關性。它提供 15 種語言的 60 多個預建模型以及多種模型演算法和語料庫。

Indra 由 Spotify-annoy 提供支持，提供高效的近似最近鄰函數。

特徵

高效的近似最近鄰（由 spotify-annoy 提供支援）；
15 種語言的 60 多個預建模型；
商業用途的許可許可（MIT 許可）；
支援翻譯後的分佈相關性；
輕鬆部署：只需3步驟即可部署基礎架構；
訪問語義模型作為服務；
支援多種分佈式語義模型和距離度量。

預建模型

Indra 使用不同的演算法、資料集語料庫和語言提供即用型預先建構模型。有關預構建模型的完整列表，請查看 Wiki。

模型演算法

Word2Vec（W2V）
全域向量 (GloVe)
顯式語意分析 (ESA)
基於依賴的詞嵌入
潛在語意分析（LSA）

支援的語言

EN-英語
DE-德語
ES-西班牙語
FR-法語
PT-葡萄牙語
IT-義大利語
SV - 瑞典語
ZH-中文
NL-荷蘭語
RU-俄語
KO - 韓語
JA-日語
AR-阿拉伯語
FA-波斯語
EL-- 希臘語

安裝

若要安裝，請使用 3 步驟工具 IndraCompished。

入門

本指南提供了開始使用 Indra 的基本說明。有關更多詳細信息，包括響應格式、附加參數以及可用模型和語言的列表，請查看 Wiki。

請求詞嵌入`(POST /vectors)`

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

有關更多詳細信息，請查看詞嵌入文件。

請求最近鄰居向量`(POST /neighbors/vectors)`

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

有關更多詳細信息，請查看最近鄰居文檔。

請求最近鄰居相關性`(POST /neighbors/relatedness)`

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

有關更多詳細信息，請查看最近鄰居文檔。

請求語意相似性（術語對） `(POST /relatedness)`

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

有關更多詳細信息，請查看語義相似性文件。

請求語意相似性（一對多） `(POST /relatedness/otm)`

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

有關更多詳細信息，請查看語義相似性文件。

翻譯詞嵌入和語意相似度

對於翻譯後的字詞嵌入和翻譯後的語意相似度，只需在 JSON 負載中附加"mt" : true即可。

公共端點

我們有一個僅用於演示的公共端點，因此您現在可以在命令列上使用cURL進行嘗試。

對於詞嵌入：

 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"

對於語意相似性：

 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"

引用因陀羅的話

如果您在實驗或專案中使用 Indra，請引用它。

@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)},
}