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资源说明：神经AMR
实现基于框架的AMR解析和生成的序列到序列模型。 我们提供用于AMR的预处理，匿名化，去匿名化，训练和预测的代码。 我们还包括来自Gigaword的2000万个句子的预训练模型，并在AMR 上进行了微调。 您可以在以下论文中找到所有详细信息：
。 （Ioannis Konstas，Srinivasan Iyer，Mark Yatskar，Yejin Choi，LukeZettlemoyer。ACL2017）
要求
预先训练的模型只能在GPU上运行，因此您需要安装以下组件：
最新的
（NVIDIA CUDA深度神经网络库）
安装
使用luarocks为Torch安装以下软件包：
nn nngraph cutorch cunn cudnn
从安装Deepmind版本的torch-hdf5 。
（仅适用于训练模型）
从安装cudnn.torch 。
为Python 2.7安装以下软件包：
pip install numpy h5py
（仅用于下载预训练的模型）
从下载并解压缩模型
导出cuDNN库路径（您可以将其添加到.bashrc或.profile中）：
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
