OpenKiwi笔记
学习一下机器翻译质量评估的开源工具OpenKiwi 做一点笔记
论文
repo
文档
快速入门
OpenKiwi是一款Pytorch实现的QE系统,在WMT 2015-18公开任务上都达到了最佳性能, 方便实验多种模型.
支持QUETCH, NUQE , Predictor-Estimator, APE-QE 这几种当前最流行的QE模型, 并且可以很方便的对多个模型进行linear stacked ensemble
支持的模型
安装
pip 安装
pip install openkiwi
安装后
import kiwi
或者命令行运行
kiwi
使用mlflow(可选)
pip install mlflow
使用
运行下面的命令就可以训练
python kiwi train --config config.yml
config.yml 为配置文件
现在 支持的命令有 train, predict, jackknife, evaluate
或者
import kiwi
config = 'config.yml'
run_info = kiwi.train(config)
训练完成后,使用训练好的模型预测
model = kiwi.load_model(
run_info.model_path
)
source = [
'the Sharpen tool sharpens '
'areas in an image .'
]
target = [
'der Sch¨arfen-Werkezug '
'Bereiche in einem Bild '
'sch¨arfer erscheint .'
]
examples = [{
'source': source,
'target': target
}]
out = model.predict(examples)
