AMRBART Large V2

🚀 AMRBART

AMRBART は、文章を抽象的な意味グラフに変換する事前学習済みの意味解析器です。当社の論文はこちら (Arxiv) で見ることができます。元の実装はこちらにあります。

🎈 ニュース

• (2022/12/10) AMR解析におけるmax_lengthのバグを修正し、結果を更新しました。
• (2022/10/16) よりシンプルで高速かつ強力なAMRBART-v2モデルをリリースしました。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、AMRBARTを使用するための基本的な手順を説明します。

📦 インストール

必要条件

• python 3.8
• pytorch 1.8
• transformers 4.21.3
• datasets 2.4.0
• Tesla V100またはA100

仮想環境の管理にはcondaをお勧めします。以下のコマンドを実行して環境を更新します。

conda env update --name <env> --file requirements.yml

📚 データ処理

AMRコーパスはLDCのライセンスが必要です。LDCからAMRコーパスをダウンロードできます。

AMRグラフの前処理には、このリポジトリの手順に従ってください。

bash run-process-acl2022.sh

💻 使用例

基本的な使用法

当社のモデルはhuggingfaceで利用可能です。以下は、PyTorchでAMR解析モデルを初期化する方法です。

from transformers import BartForConditionalGeneration
from model_interface.tokenization_bart import AMRBartTokenizer      # We use our own tokenizer to process AMRs

model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("xfbai/AMRBART-large-finetuned-AMR3.0-AMRParsing-v2")
tokenizer = AMRBartTokenizer.from_pretrained("xfbai/AMRBART-large-finetuned-AMR3.0-AMRParsing-v2")

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。