KoichiYasuoka commited on
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52dc966
1 Parent(s): a375228

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  1. README.md +74 -0
  2. config.json +652 -0
  3. pytorch_model.bin +3 -0
  4. special_tokens_map.json +7 -0
  5. tokenizer_config.json +16 -0
  6. ud.py +61 -0
  7. vocab.txt +16105 -0
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,74 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ language:
3
+ - "zh"
4
+ tags:
5
+ - "chinese"
6
+ - "token-classification"
7
+ - "pos"
8
+ - "dependency-parsing"
9
+ datasets:
10
+ - "universal_dependencies"
11
+ license: "apache-2.0"
12
+ pipeline_tag: "token-classification"
13
+ ---
14
+
15
+ # deberta-large-chinese-erlangshen-ud-goeswith
16
+
17
+ ## Model Description
18
+
19
+ This is a DeBERTa(V2) model pre-trained on Chinese texts (both simplified and traditional) for POS-tagging and dependency-parsing (using `goeswith` for subwords), derived from [deberta-large-chinese-erlangshen-upos](https://huggingface.co/KoichiYasuoka/deberta-large-chinese-erlanghen-upos).
20
+
21
+ ## How to Use
22
+
23
+ ```py
24
+ class UDgoeswith(object):
25
+ def __init__(self,bert):
26
+ from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForTokenClassification
27
+ self.tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(bert)
28
+ self.model=AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(bert)
29
+ def __call__(self,text):
30
+ import numpy,torch,ufal.chu_liu_edmonds
31
+ w=self.tokenizer(text,return_offsets_mapping=True)
32
+ v=w["input_ids"]
33
+ x=[v[0:i]+[self.tokenizer.mask_token_id]+v[i+1:]+[j] for i,j in enumerate(v[1:-1],1)]
34
+ with torch.no_grad():
35
+ e=self.model(input_ids=torch.tensor(x)).logits.numpy()[:,1:-2,:]
36
+ r=[1 if i==0 else -1 if j.endswith("|root") else 0 for i,j in sorted(self.model.config.id2label.items())]
37
+ e+=numpy.where(numpy.add.outer(numpy.identity(e.shape[0]),r)==0,0,numpy.nan)
38
+ g=self.model.config.label2id["X|_|goeswith"]
39
+ r=numpy.tri(e.shape[0])
40
+ for i in range(e.shape[0]):
41
+ for j in range(i+2,e.shape[1]):
42
+ r[i,j]=r[i,j-1] if numpy.nanargmax(e[i,j-1])==g else 1
43
+ e[:,:,g]+=numpy.where(r==0,0,numpy.nan)
44
+ m=numpy.full((e.shape[0]+1,e.shape[1]+1),numpy.nan)
45
+ m[1:,1:]=numpy.nanmax(e,axis=2).transpose()
46
+ p=numpy.zeros(m.shape)
47
+ p[1:,1:]=numpy.nanargmax(e,axis=2).transpose()
48
+ for i in range(1,m.shape[0]):
49
+ m[i,0],m[i,i],p[i,0]=m[i,i],numpy.nan,p[i,i]
50
+ h=ufal.chu_liu_edmonds.chu_liu_edmonds(m)[0]
51
+ if [0 for i in h if i==0]!=[0]:
52
+ m[:,0]+=numpy.where(m[:,0]==numpy.nanmax(m[[i for i,j in enumerate(h) if j==0],0]),0,numpy.nan)
53
+ m[[i for i,j in enumerate(h) if j==0]]+=[0 if i==0 or j==0 else numpy.nan for i,j in enumerate(h)]
54
+ h=ufal.chu_liu_edmonds.chu_liu_edmonds(m)[0]
55
+ u="# text = "+text+"\n"
56
+ v=[(s,e) for s,e in w["offset_mapping"] if s<e]
57
+ for i,(s,e) in enumerate(v,1):
58
+ q=self.model.config.id2label[p[i,h[i]]].split("|")
59
+ u+="\t".join([str(i),text[s:e],"_",q[0],"_","|".join(q[1:-1]),str(h[i]),q[-1],"_","_" if i<len(v) and e<v[i][0] else "SpaceAfter=No"])+"\n"
60
+ return u+"\n"
61
+
62
+ nlp=UDgoeswith("KoichiYasuoka/deberta-large-chinese-erlangshen-ud-goeswith")
63
+ print(nlp("我把这本书看完了"))
64
+ ```
65
+
66
+ with [ufal.chu-liu-edmonds](https://pypi.org/project/ufal.chu-liu-edmonds/).
67
+ Or without ufal.chu-liu-edmonds:
68
+
69
+ ```
70
+ from transformers import pipeline
71
+ nlp=pipeline("universal-dependencies","KoichiYasuoka/deberta-large-chinese-erlangshen-ud-goeswith",trust_remote_code=True,aggregation_strategy="simple")
72
+ print(nlp("我把这本书看完了"))
73
+ ```
74
+
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,652 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "architectures": [
3
+ "DebertaV2ForTokenClassification"
4
+ ],
5
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
6
+ "conv_act": "gelu",
7
+ "conv_kernel_size": 3,
8
+ "custom_pipelines": {
9
+ "universal-dependencies": {
10
+ "impl": "ud.UniversalDependenciesPipeline"
11
+ }
12
+ },
13
+ "hidden_act": "gelu",
14
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
15
+ "hidden_size": 1024,
16
+ "id2label": {
17
+ "0": "-|_|dep",
18
+ "1": "ADJ|_|acl",
19
+ "2": "ADJ|_|acl:relcl",
20
+ "3": "ADJ|_|advcl",
21
+ "4": "ADJ|_|advmod",
22
+ "5": "ADJ|_|amod",
23
+ "6": "ADJ|_|appos",
24
+ "7": "ADJ|_|case",
25
+ "8": "ADJ|_|ccomp",
26
+ "9": "ADJ|_|compound",
27
+ "10": "ADJ|_|conj",
28
+ "11": "ADJ|_|cop",
29
+ "12": "ADJ|_|csubj",
30
+ "13": "ADJ|_|dislocated",
31
+ "14": "ADJ|_|nmod",
32
+ "15": "ADJ|_|nsubj",
33
+ "16": "ADJ|_|nsubj:pass",
34
+ "17": "ADJ|_|nummod",
35
+ "18": "ADJ|_|obj",
36
+ "19": "ADJ|_|obl",
37
+ "20": "ADJ|_|parataxis",
38
+ "21": "ADJ|_|root",
39
+ "22": "ADJ|_|xcomp",
40
+ "23": "ADP|Case=Gen|acl",
41
+ "24": "ADP|Voice=Cau|case",
42
+ "25": "ADP|_|acl",
43
+ "26": "ADP|_|acl:relcl",
44
+ "27": "ADP|_|advcl",
45
+ "28": "ADP|_|advmod",
46
+ "29": "ADP|_|amod",
47
+ "30": "ADP|_|appos",
48
+ "31": "ADP|_|case",
49
+ "32": "ADP|_|cc",
50
+ "33": "ADP|_|ccomp",
51
+ "34": "ADP|_|conj",
52
+ "35": "ADP|_|csubj",
53
+ "36": "ADP|_|det",
54
+ "37": "ADP|_|mark",
55
+ "38": "ADP|_|nmod:tmod",
56
+ "39": "ADP|_|obl",
57
+ "40": "ADP|_|parataxis",
58
+ "41": "ADP|_|root",
59
+ "42": "ADP|_|xcomp",
60
+ "43": "ADV|Polarity=Neg|advmod",
61
+ "44": "ADV|_|acl",
62
+ "45": "ADV|_|advcl",
63
+ "46": "ADV|_|advmod",
64
+ "47": "ADV|_|amod",
65
+ "48": "ADV|_|cc",
66
+ "49": "ADV|_|ccomp",
67
+ "50": "ADV|_|conj",
68
+ "51": "ADV|_|mark",
69
+ "52": "ADV|_|nmod:tmod",
70
+ "53": "ADV|_|parataxis",
71
+ "54": "ADV|_|root",
72
+ "55": "ADV|_|xcomp",
73
+ "56": "AUX|Aspect=Perf|aux",
74
+ "57": "AUX|Aspect=Prog|aux",
75
+ "58": "AUX|Voice=Pass|aux:pass",
76
+ "59": "AUX|_|acl:relcl",
77
+ "60": "AUX|_|aux",
78
+ "61": "AUX|_|ccomp",
79
+ "62": "AUX|_|conj",
80
+ "63": "AUX|_|cop",
81
+ "64": "AUX|_|root",
82
+ "65": "AUX|_|xcomp",
83
+ "66": "CCONJ|_|cc",
84
+ "67": "DET|_|acl",
85
+ "68": "DET|_|advmod",
86
+ "69": "DET|_|amod",
87
+ "70": "DET|_|case",
88
+ "71": "DET|_|conj",
89
+ "72": "DET|_|det",
90
+ "73": "DET|_|nmod",
91
+ "74": "DET|_|nmod:tmod",
92
+ "75": "DET|_|nsubj",
93
+ "76": "DET|_|obl",
94
+ "77": "NOUN|Number=Plur|nmod",
95
+ "78": "NOUN|Number=Plur|nsubj",
96
+ "79": "NOUN|_|acl",
97
+ "80": "NOUN|_|acl:relcl",
98
+ "81": "NOUN|_|advcl",
99
+ "82": "NOUN|_|advmod",
100
+ "83": "NOUN|_|amod",
101
+ "84": "NOUN|_|appos",
102
+ "85": "NOUN|_|case",
103
+ "86": "NOUN|_|ccomp",
104
+ "87": "NOUN|_|clf",
105
+ "88": "NOUN|_|compound",
106
+ "89": "NOUN|_|conj",
107
+ "90": "NOUN|_|csubj",
108
+ "91": "NOUN|_|dislocated",
109
+ "92": "NOUN|_|iobj",
110
+ "93": "NOUN|_|mark",
111
+ "94": "NOUN|_|mark:rel",
112
+ "95": "NOUN|_|nmod",
113
+ "96": "NOUN|_|nmod:tmod",
114
+ "97": "NOUN|_|nsubj",
115
+ "98": "NOUN|_|nsubj:pass",
116
+ "99": "NOUN|_|nummod",
117
+ "100": "NOUN|_|obj",
118
+ "101": "NOUN|_|obl",
119
+ "102": "NOUN|_|obl:patient",
120
+ "103": "NOUN|_|orphan",
121
+ "104": "NOUN|_|parataxis",
122
+ "105": "NOUN|_|root",
123
+ "106": "NOUN|_|xcomp",
124
+ "107": "NUM|NumType=Card|acl",
125
+ "108": "NUM|NumType=Card|advcl",
126
+ "109": "NUM|NumType=Card|advmod",
127
+ "110": "NUM|NumType=Card|amod",
128
+ "111": "NUM|NumType=Card|appos",
129
+ "112": "NUM|NumType=Card|ccomp",
130
+ "113": "NUM|NumType=Card|compound",
131
+ "114": "NUM|NumType=Card|conj",
132
+ "115": "NUM|NumType=Card|nmod",
133
+ "116": "NUM|NumType=Card|nmod:tmod",
134
+ "117": "NUM|NumType=Card|nsubj",
135
+ "118": "NUM|NumType=Card|nsubj:pass",
136
+ "119": "NUM|NumType=Card|nummod",
137
+ "120": "NUM|NumType=Card|obj",
138
+ "121": "NUM|NumType=Card|obl",
139
+ "122": "NUM|NumType=Card|parataxis",
140
+ "123": "NUM|NumType=Card|root",
141
+ "124": "NUM|NumType=Card|xcomp",
142
+ "125": "NUM|NumType=Ord|advmod",
143
+ "126": "NUM|NumType=Ord|compound",
144
+ "127": "NUM|NumType=Ord|conj",
145
+ "128": "NUM|NumType=Ord|nmod",
146
+ "129": "NUM|NumType=Ord|nummod",
147
+ "130": "NUM|NumType=Ord|obj",
148
+ "131": "NUM|NumType=Ord|root",
149
+ "132": "NUM|_|nummod",
150
+ "133": "PART|Aspect=Perf|discourse",
151
+ "134": "PART|Aspect=Perf|parataxis",
152
+ "135": "PART|Case=Gen|case",
153
+ "136": "PART|Number=Plur|appos",
154
+ "137": "PART|Number=Plur|conj",
155
+ "138": "PART|Number=Plur|nmod",
156
+ "139": "PART|Number=Plur|nsubj",
157
+ "140": "PART|Number=Plur|obl",
158
+ "141": "PART|PartType=Int|discourse:sp",
159
+ "142": "PART|_|acl",
160
+ "143": "PART|_|acl:relcl",
161
+ "144": "PART|_|advcl",
162
+ "145": "PART|_|advmod",
163
+ "146": "PART|_|amod",
164
+ "147": "PART|_|appos",
165
+ "148": "PART|_|case",
166
+ "149": "PART|_|ccomp",
167
+ "150": "PART|_|compound",
168
+ "151": "PART|_|compound:ext",
169
+ "152": "PART|_|conj",
170
+ "153": "PART|_|csubj",
171
+ "154": "PART|_|discourse",
172
+ "155": "PART|_|iobj",
173
+ "156": "PART|_|mark:adv",
174
+ "157": "PART|_|mark:rel",
175
+ "158": "PART|_|nmod",
176
+ "159": "PART|_|nmod:tmod",
177
+ "160": "PART|_|nsubj",
178
+ "161": "PART|_|nsubj:pass",
179
+ "162": "PART|_|obj",
180
+ "163": "PART|_|obl",
181
+ "164": "PART|_|obl:patient",
182
+ "165": "PART|_|parataxis",
183
+ "166": "PART|_|root",
184
+ "167": "PART|_|xcomp",
185
+ "168": "PRON|Number=Plur|Person=1|det",
186
+ "169": "PRON|Number=Plur|Person=1|nmod",
187
+ "170": "PRON|Number=Plur|Person=1|nsubj",
188
+ "171": "PRON|Number=Plur|Person=1|obj",
189
+ "172": "PRON|Number=Plur|Person=1|obl",
190
+ "173": "PRON|Number=Plur|Person=3|appos",
191
+ "174": "PRON|Number=Plur|Person=3|det",
192
+ "175": "PRON|Number=Plur|Person=3|nmod",
193
+ "176": "PRON|Number=Plur|Person=3|nsubj",
194
+ "177": "PRON|Number=Plur|Person=3|nsubj:pass",
195
+ "178": "PRON|Number=Plur|Person=3|obj",
196
+ "179": "PRON|Number=Plur|Person=3|obl",
197
+ "180": "PRON|Number=Plur|Person=3|obl:patient",
198
+ "181": "PRON|Person=1|compound",
199
+ "182": "PRON|Person=1|det",
200
+ "183": "PRON|Person=1|nmod",
201
+ "184": "PRON|Person=1|nsubj",
202
+ "185": "PRON|Person=1|obj",
203
+ "186": "PRON|Person=2|det",
204
+ "187": "PRON|Person=2|iobj",
205
+ "188": "PRON|Person=2|nmod",
206
+ "189": "PRON|Person=2|nsubj",
207
+ "190": "PRON|Person=2|obj",
208
+ "191": "PRON|Person=2|obl",
209
+ "192": "PRON|Person=3|conj",
210
+ "193": "PRON|Person=3|det",
211
+ "194": "PRON|Person=3|iobj",
212
+ "195": "PRON|Person=3|nmod",
213
+ "196": "PRON|Person=3|nsubj",
214
+ "197": "PRON|Person=3|nsubj:pass",
215
+ "198": "PRON|Person=3|obj",
216
+ "199": "PRON|Person=3|obl",
217
+ "200": "PRON|Person=3|obl:patient",
218
+ "201": "PRON|Person=3|parataxis",
219
+ "202": "PRON|Person=3|xcomp",
220
+ "203": "PRON|_|advmod",
221
+ "204": "PRON|_|appos",
222
+ "205": "PRON|_|compound",
223
+ "206": "PRON|_|conj",
224
+ "207": "PRON|_|csubj",
225
+ "208": "PRON|_|det",
226
+ "209": "PRON|_|nmod",
227
+ "210": "PRON|_|nsubj",
228
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597
+ "VERB|_|discourse": 273,
598
+ "VERB|_|dislocated": 274,
599
+ "VERB|_|mark": 275,
600
+ "VERB|_|nmod": 276,
601
+ "VERB|_|nmod:tmod": 277,
602
+ "VERB|_|nsubj": 278,
603
+ "VERB|_|obj": 279,
604
+ "VERB|_|obl": 280,
605
+ "VERB|_|parataxis": 281,
606
+ "VERB|_|reparandum": 282,
607
+ "VERB|_|root": 283,
608
+ "VERB|_|xcomp": 284,
609
+ "X|_|acl": 285,
610
+ "X|_|advcl": 286,
611
+ "X|_|advmod": 287,
612
+ "X|_|amod": 288,
613
+ "X|_|appos": 289,
614
+ "X|_|ccomp": 290,
615
+ "X|_|compound": 291,
616
+ "X|_|conj": 292,
617
+ "X|_|det": 293,
618
+ "X|_|flat:foreign": 294,
619
+ "X|_|goeswith": 295,
620
+ "X|_|nmod": 296,
621
+ "X|_|nsubj": 297,
622
+ "X|_|nummod": 298,
623
+ "X|_|obj": 299,
624
+ "X|_|obl": 300,
625
+ "X|_|parataxis": 301,
626
+ "X|_|root": 302
627
+ },
628
+ "layer_norm_eps": 1e-07,
629
+ "max_position_embeddings": 512,
630
+ "max_relative_positions": -1,
631
+ "model_type": "deberta-v2",
632
+ "norm_rel_ebd": "layer_norm",
633
+ "num_attention_heads": 16,
634
+ "num_hidden_layers": 24,
635
+ "pad_token_id": 0,
636
+ "pooler_dropout": 0,
637
+ "pooler_hidden_act": "gelu",
638
+ "pooler_hidden_size": 1024,
639
+ "pos_att_type": [
640
+ "c2p",
641
+ "p2c"
642
+ ],
643
+ "position_biased_input": false,
644
+ "position_buckets": 256,
645
+ "relative_attention": true,
646
+ "share_att_key": true,
647
+ "tokenizer_class": "BertTokenizerFast",
648
+ "torch_dtype": "float32",
649
+ "transformers_version": "4.22.1",
650
+ "type_vocab_size": 0,
651
+ "vocab_size": 16105
652
+ }
pytorch_model.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:3b4f37db4a9ac76c2515629867ded3d6414a9575fc5ef2dfa611fd8971ebe81b
3
+ size 1291293415
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1,7 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "cls_token": "[CLS]",
3
+ "mask_token": "[MASK]",
4
+ "pad_token": "[PAD]",
5
+ "sep_token": "[SEP]",
6
+ "unk_token": "[UNK]"
7
+ }
tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,16 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "cls_token": "[CLS]",
3
+ "do_basic_tokenize": true,
4
+ "do_lower_case": true,
5
+ "mask_token": "[MASK]",
6
+ "model_max_length": 512,
7
+ "name_or_path": "KoichiYasuoka/deberta-large-chinese-erlangshen-upos",
8
+ "never_split": null,
9
+ "pad_token": "[PAD]",
10
+ "sep_token": "[SEP]",
11
+ "special_tokens_map_file": "KoichiYasuoka/deberta-large-chinese-erlangshen-upos/special_tokens_map.json",
12
+ "strip_accents": null,
13
+ "tokenize_chinese_chars": true,
14
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer",
15
+ "unk_token": "[UNK]"
16
+ }
ud.py ADDED
@@ -0,0 +1,61 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ from transformers import TokenClassificationPipeline
2
+
3
+ class UniversalDependenciesPipeline(TokenClassificationPipeline):
4
+ def _forward(self,model_inputs):
5
+ import torch
6
+ v=model_inputs["input_ids"][0].tolist()
7
+ with torch.no_grad():
8
+ e=self.model(input_ids=torch.tensor([v[0:i]+[self.tokenizer.mask_token_id]+v[i+1:]+[j] for i,j in enumerate(v[1:-1],1)]))
9
+ return {"logits":e.logits[:,1:-2,:],**model_inputs}
10
+ def postprocess(self,model_outputs,**kwargs):
11
+ import numpy
12
+ e=model_outputs["logits"].numpy()
13
+ r=[1 if i==0 else -1 if j.endswith("|root") else 0 for i,j in sorted(self.model.config.id2label.items())]
14
+ e+=numpy.where(numpy.add.outer(numpy.identity(e.shape[0]),r)==0,0,numpy.nan)
15
+ g=self.model.config.label2id["X|_|goeswith"]
16
+ r=numpy.tri(e.shape[0])
17
+ for i in range(e.shape[0]):
18
+ for j in range(i+2,e.shape[1]):
19
+ r[i,j]=r[i,j-1] if numpy.nanargmax(e[i,j-1])==g else 1
20
+ e[:,:,g]+=numpy.where(r==0,0,numpy.nan)
21
+ m,p=numpy.nanmax(e,axis=2),numpy.nanargmax(e,axis=2)
22
+ h=self.chu_liu_edmonds(m)
23
+ z=[i for i,j in enumerate(h) if i==j]
24
+ if len(z)>1:
25
+ k,h=z[numpy.nanargmax(m[z,z])],numpy.nanmin(m)-numpy.nanmax(m)
26
+ m[:,z]+=[[0 if j in z and (i!=j or i==k) else h for i in z] for j in range(m.shape[0])]
27
+ h=self.chu_liu_edmonds(m)
28
+ v=[(s,e) for s,e in model_outputs["offset_mapping"][0].tolist() if s<e]
29
+ q=[self.model.config.id2label[p[j,i]].split("|") for i,j in enumerate(h)]
30
+ g="aggregation_strategy" in kwargs and kwargs["aggregation_strategy"]!="none"
31
+ if g:
32
+ for i,j in reversed(list(enumerate(q[1:],1))):
33
+ if j[-1]=="goeswith" and set([t[-1] for t in q[h[i]+1:i+1]])=={"goeswith"}:
34
+ h=[b if i>b else b-1 for a,b in enumerate(h) if i!=a]
35
+ v[i-1]=(v[i-1][0],v.pop(i)[1])
36
+ q.pop(i)
37
+ t=model_outputs["sentence"].replace("\n"," ")
38
+ u="# text = "+t+"\n"
39
+ for i,(s,e) in enumerate(v):
40
+ u+="\t".join([str(i+1),t[s:e],t[s:e] if g else "_",q[i][0],"_","|".join(q[i][1:-1]),str(0 if h[i]==i else h[i]+1),q[i][-1],"_","_" if i+1<len(v) and e<v[i+1][0] else "SpaceAfter=No"])+"\n"
41
+ return u+"\n"
42
+ def chu_liu_edmonds(self,matrix):
43
+ import numpy
44
+ h=numpy.nanargmax(matrix,axis=0)
45
+ x=[-1 if i==j else j for i,j in enumerate(h)]
46
+ for b in [lambda x,i,j:-1 if i not in x else x[i],lambda x,i,j:-1 if j<0 else x[j]]:
47
+ y=[]
48
+ while x!=y:
49
+ y=list(x)
50
+ for i,j in enumerate(x):
51
+ x[i]=b(x,i,j)
52
+ if max(x)<0:
53
+ return h
54
+ y,x=[i for i,j in enumerate(x) if j==max(x)],[i for i,j in enumerate(x) if j<max(x)]
55
+ z=matrix-numpy.nanmax(matrix,axis=0)
56
+ m=numpy.block([[z[x,:][:,x],numpy.nanmax(z[x,:][:,y],axis=1).reshape(len(x),1)],[numpy.nanmax(z[y,:][:,x],axis=0),numpy.nanmax(z[y,y])]])
57
+ k=[j if i==len(x) else x[j] if j<len(x) else y[numpy.nanargmax(z[y,x[i]])] for i,j in enumerate(self.chu_liu_edmonds(m))]
58
+ h=[j if i in y else k[x.index(i)] for i,j in enumerate(h)]
59
+ i=y[numpy.nanargmax(z[x[k[-1]],y] if k[-1]<len(x) else z[y,y])]
60
+ h[i]=x[k[-1]] if k[-1]<len(x) else i
61
+ return h
vocab.txt ADDED
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9784
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9785
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9789
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9793
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9794
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9795
+ Hon
9796
+ Hou
9797
+ How
9798
+ Hua
9799
+ Hub
9800
+ Hum
9801
+ Hun
9802
+ IAI
9803
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9804
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9806
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9811
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9979
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9981
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9982
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9983
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9985
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9986
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9988
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9989
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9991
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9992
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10167
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10259
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10260
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10261
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10262
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10274
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10455
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10639
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10641
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10642
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10643
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10761
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11020
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11031
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+ Buff
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11044
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11060
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11061
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11062
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11063
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11064
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11065
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11066
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11067
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11110
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11111
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11112
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11113
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11114
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11115
+ CURR
11116
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11117
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11118
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11119
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11120
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11121
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11124
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11125
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11126
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11127
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11128
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11129
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11130
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11131
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11132
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11133
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11134
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11135
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11136
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11152
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11153
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11154
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11156
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11181
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11182
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11298
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11490
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11491
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11492
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11493
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11494
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11495
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11496
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11497
+ Quic
11498
+ Quin
11499
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11500
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11501
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11502
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11503
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11552
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11566
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11567
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11568
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11569
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11570
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11571
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11572
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11573
+ SPEE
11574
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11575
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11576
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11577
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11578
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11579
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11580
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11581
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11582
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11583
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11584
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11585
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11586
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11587
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11588
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11589
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11590
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11591
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11594
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11595
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11597
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11598
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11601
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11602
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11693
+ Wing
11694
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11705
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11712
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11714
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11717
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11789
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