Github 上有許多成熟的 PyTorch NLP 代碼和模型， 可以直接用于科研和工程中。本文介紹其中一下 Star 過千的時下熱點項目。

AllenNLP 2504 Star

AllenNLP，是AI2公司家的開源項目，致力于成為 PyTorch 下 NLP 算法研究和實現(xiàn)的全能平臺。AllenNLP 的設計理念是: 模塊化和輕量級。它將 NLP中個各種需求進行了非常好的封裝，包括：padding, masking 等等。特別的，AllenNLP 對實驗非常友好，實驗流程和參數(shù)有Json文件配置，并行、重現(xiàn)完全不是問題，而且每一步都有豐富的 log 記錄你想記錄的一切。

AllenNLP 自身實現(xiàn)了包括：命名實體識別、語義角色標注、閱讀理解在內(nèi)的多種常用算法。AllenNLP是由艾倫人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)與華盛頓大學(University of Washington)和其他機構(gòu)的研究人員密切合作建立和維護的。

DrQA 2374 Star

https://github.com/facebookresearch/DrQA

DrQA 是 facebook 開源的開放式閱讀理解智能問答算法。原論文發(fā)布在 ACL2016上， 名字是：Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions

鏈接：

http://www.zhuanzhi.ai/paper/ec2483da392a7e054eeb0f0a58d3ddee。

DrQA是一個用于閱讀理解的系統(tǒng)，適用于開放領(lǐng)域的問答。特別是，DrQA致力于解決大規(guī)模機器閱讀理解。在這種情況下，算法在一個非常大的非結(jié)構(gòu)化文檔語料庫中尋找問題的答案。因此，系統(tǒng)必須將文檔檢索(查找相關(guān)文檔)與文本的機器理解(識別來自這些文檔的答案)結(jié)合起來。

faieseq 1711 Star

https://github.com/pytorch/fairseq

fairseq是facebook 開源的一個序列建模工具包，而并不是單純的某個模型的實現(xiàn)。

它允許研究人員和開發(fā)人員為機器翻譯、自動摘要、語言模型和其他文本生成任務訓練自定義模型。它提供了各種Seq2seq 的模型的實現(xiàn)，包括:

Convolutional Neural Networks (CNN)

Dauphin et al. (2017): Language Modeling with Gated Convolutional Networks

Gehring et al. (2017): Convolutional Sequence to Sequence Learning

NewEdunov et al. (2018): Classical Structured Prediction Losses for Sequence to Sequence Learning

NewFan et al. (2018): Hierarchical Neural Story Generation

Long Short-Term Memory (LSTM) networks

Luong et al. (2015): Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation

Wiseman and Rush (2016): Sequence-to-Sequence Learning as Beam-Search Optimization

Transformer (self-attention) networks

Vaswani et al. (2017): Attention Is All You Need

NewOtt et al. (2018): Scaling Neural Machine Translation

OpenNMT-py 1558 Star

https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py

OpenNMT 全稱是Open Source Neural Machine Translation in PyTorch(PyTorch 開源神經(jīng)翻譯模型)， 致力于研究促進新idea 在神經(jīng)翻譯，自動摘要，看圖說話，語言形態(tài)學和許多其他領(lǐng)域的發(fā)展。

作為自動翻譯的平臺型項目， OpenNMT 當然也支持各種文本數(shù)據(jù)預處理，包括各種 RNN 單元，各種 attention機制，花式日志，語音轉(zhuǎn)文本，看圖說話等等。

DeepNLP-models-Pytorch 1256 Star

https://github.com/DSKSD/DeepNLP-models-Pytorch

最后，給大家介紹的是DeepNLP-models in PyTorch。這個庫，是韓國的Kim Sungdong同學，在看完 CS224的課后，用 PyTorch 將其中的模型都實現(xiàn)了一遍， 包括：