AllenNLP 1.1 : 概要 (翻訳/解説)
翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 10/05/2020 (1.1.0)

* 本ページは、AllenNLP ドキュメントの以下のページを翻訳した上で適宜、補足説明したものです：

• Overview

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

概要

What is AllenNLP

AllenNLP は自然言語処理のための深層学習モデルを構築するためのオープンソース・ライブラリで、the Allen Institute for Artificial Intelligence により開発されました。それは PyTorch の上に構築されて高品質な深層 NLP モデルを容易に構築することを望む、研究者、技術者、学生等々をサポートするために設計されています。それは現代的な NLP の一般的なコンポーネントとモデルのための高位抽象と API を提供します。それはまた NLP 実験の実行と管理を容易にする拡張可能なフレームワークも提供します。

簡単に言えば、AllenNLP は :

• NLP 研究で成される一般的なデータとモデル演算をカプセル化した、考え抜かれた抽象を持つライブラリ
• PyTorch モデルを訓練するためのコマンドライン・ツール
• 予測を行なうために利用できる事前訓練されたモデルのコレクション
• 一般的で / 最近の NLP モデルの可読なリファレンス実装のコレクション
• 複製可能な (= replicable) 科学のための実験フレームワーク
• 貴方の研究を実演する方法
• オープンソースそしてコミュニティ駆動

AllenNLP は多数の組織と研究プロジェクトで使用されています。

2. このガイドについて

このガイドは 3 つのパートに分割されていて、各々は別の読者を念頭に置いています :

• パート 1 は、ライブラリが初めての人を対象にして、主要な AllenNLP コンセプトと特徴の素早いウォークスルーを与えます。道中で完全で、動作する NLP モデル (テキスト分類器) を構築します。
• パート 2 は、パーツの総てがどのように動作して何故それらがそれらがあるような方法で設計されているかを理解することを望むライブラリの既存のユーザを対象にして、AllenNLP の個々の抽象と特徴についての深いチュートリアルを与えます。
• 最後に、パート 3 では、様々な NLP タスクのためのモデルを構築するために AllenNLP を使用してウォークスルーします。これは例えば university course と連動して利用するために意図されていて、講義で得るかもしれない理論の裏の実践的なコードを示して教えられたコンセプトを増強します。

このガイドは多数のコードスニペットと「ハンズオン」サンプルを含み、これらを変更して実行できます (powered by Binder)。貴方の環境でモデルを訓練して実行するために必要な full コードを含む companion github レポジトリ もあります。

ガイド全体は AllenNLP version 1.0 のために書かれています。コードスニペットと演習を実行するためには AllenNLP 1.0+ が必要です。AllenNLP の古いバージョンを使用している場合、このガイドの大半は依然として適用されます、幾つかのチュートリアルの内容の古いバージョンを見つけるために github history を見ることを望むかもしれませんが。

3 前提条件 (i.e. ここで教えないことです)

このガイドの読者として、Python プログラミング言語に精通している必要があります。PyTorch へのある程度の馴染みはまた役立ちます — AllenNLP は PyTorch ベースで私達は詳細な PyTorch 概念と API を典型的には説明しませんので、必要なときには少なくともそれらを調べることを意志を持つべきです。

現代的な深層 NLP モデルとテクニックそして機械学習トピックの良い理解を持つことも望むかもしれません — 進むにつれて NLP コンセプトの僅かな説明を持つかもしれませんが、私達のゴールは貴方に NLP を教えることではなく、AllenNLP を使用してどのように NLP を行なうかを教えることです。けれども、AllenNLP の事前知識は必要ありません — このガイドのポイント全体は AllenNLP の新人研修を提供することです！

以上