W4ngatang

''' Script for downloading all GLUE data.

Note: for legal reasons, we are unable to host MRPC.
You can either use the version hosted by the SentEval team, which is already tokenized, 
or you can download the original data from (https://download.microsoft.com/download/D/4/6/D46FF87A-F6B9-4252-AA8B-3604ED519838/MSRParaphraseCorpus.msi) and extract the data from it manually.
For Windows users, you can run the .msi file. For Mac and Linux users, consider an external library such as 'cabextract' (see below for an example).
You should then rename and place specific files in a folder (see below for an example).

mkdir MRPC
cabextract MSRParaphraseCorpus.msi -d MRPC

tosaka2

TTSについて

以下の図がよくまとまっている。[1]

モデルによって音声合成の中でどこまでの仕事を担当しているかが異なる。  

---

DNNを用いないボコーダー

czs0x55aa

for name, param in model.state_dict().items():
    print(name, param.size())

voluntas

GAE/Go コトハジメ

日時

2017-07-21

作

@voluntas

バージョン

0.6.0

URL

https://voluntas.githu.io/

突っ込みは Twitter @voluntas まで。

GINK03

KerasでSeq2Seqをやる

KerasでSeq2Seq

Seq2Seqといえば、TensorFlowでの実装が有名で、英語とフランス語の大規模コーパスを使ってやるものが、よくチューニングされており便利です
しかし、この翻訳のタスクに最適化されており、一般的なものと言い難い感じで任意のタスクに変換して利用する際に少々不便を感じていました。 (TensorFlowのものは、自分で改造するにしても人に説明する際も、ちょっと面倒)

今回、Kerasで実装して、ある程度、うまく動作することを確認しました

ネットワークの説明

Tushar-N

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_sequence

seqs = ['gigantic_string','tiny_str','medium_str']

# make <pad> idx 0
vocab = ['<pad>'] + sorted(set(''.join(seqs)))

# make model

joyrexus

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yes, even hidden code blocks!

print("hello world!")

karino2

mono0926

gitにおけるコミットログ/メッセージ例文集100の転載

例文を組み込んだAlfred Workflowを作りました: Alfred Git Commit Message Example

以下転載:

---

nkt1546789

import numpy as np
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
from sklearn.grid_search import GridSearchCV

class PUClassifier(object):
    def __init__(self, trad_clf=None, n_folds=2):
        self.trad_clf = trad_clf
        self.n_folds = n_folds