texar: 一个支持多种学习范式的 NLP 和文本生成模块化工具包

它解决了什么问题

Texar 简化了为自然语言处理 (NLP) 和文本生成构建、实验和原型设计机器学习模型的流程。它提供了一个模块化的组件库，允许研究人员和实践者快速组合复杂的模型，而无需从头开始编写所有内容。

它是如何工作的

Texar 对学习、推理和模型架构进行了原则性的分解。它提供了广泛的预训练模型（如 BERT、GPT2 和 XLNet）以及模块化组件，如编码器、解码器和注意力机制。该工具包旨在与原生的 TensorFlow 和 PyTorch API 完全兼容，允许用户轻松插入外部模块。它还支持各种学习范式，包括极大似然、强化学习和对抗学习。

它是为谁设计的

它专为需要灵活、可扩展的工具包来进行文本生成和 NLP 快速原型设计和实验的机器学习研究人员和实践者而设计。

亮点

• 双框架支持：为 TensorFlow 和 PyTorch 版本维护了几乎相同的接口。
• 模块化架构：组件模块化，以实现最大的重用性和整洁的 API。
• 预训练模型库：内置对 BERT、GPT2 和 XLNet 等流行模型的支持。
• 多功能学习：支持多种训练方法，包括 RL 策略梯度和对抗学习。
• 分布式训练：能够在多个 GPU 上训练模型。