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EXPATS公司

swMATH ID: 38107
软件作者: Masato Hagiwara的Hitoshi Manabe
描述: EXPATS:可解释的自动文本评分工具包。自动文本评分(ATS)任务,如自动文章评分和可读性评估,是自然语言处理的重要教育应用程序。由于模型和预测的可解释性,基于手工特征的传统机器学习(ML)算法仍然广泛用于ATS任务。尽管PyTorch等现代深度学习框架需要深入的ML专业知识才能充分利用,但实践者通常需要尝试各种模型(包括深层和传统ML模型)、特性和培训目标(回归和分类)。在本文中,我们介绍了EXPATS,这是一个开源框架,它允许用户通过提供灵活的组件、易于使用的配置系统和命令行界面,快速开发和试验不同的ATS模型。该工具包还提供了与语言解释工具(LIT)的无缝集成,以便人们能够解释和可视化模型及其预测。我们还描述了两个案例研究,其中我们用最少的工程工作快速构建ATS模型。工具箱位于https://github.com/oconove/expats
主页: https://arxiv.org/abs/2104.03364
源代码:  https://github.com/oconove/expats
依赖项: 蟒蛇
关键词: arXiv_cs。;自动文本评分;自动转换开关;机器学习;毫升;蟒蛇;EXPATS公司
相关软件: Scikit公司;费尔塞克;PyTorch公司;RSM工具;神经分类器;OpenKiwi公司;开放式NMT;AllenNLP公司;BERT(误码率);蟒蛇
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标准条款

1出版物描述软件 年份
EXPATS:可解释的自动文本评分工具包arXiv公司
Masato Hagiwara的Hitoshi Manabe
2021