Ejemplo n.º 1
0
def load_model(vocab):

    model = BertSCLSTM(3*len(vocab["chartoken2idx"]),vocab["token2idx"][ vocab["pad_token"] ],len(vocab["token_freq"]),early_concat=False)
    print(model)
    print( get_model_nparams(model) )

    return model
def load_model(vocab):

    model = ElmoSCTransformer(3 * len(vocab["chartoken2idx"]),
                              vocab["token2idx"][vocab["pad_token"]],
                              len(vocab["token_freq"]))
    print(model)
    print(get_model_nparams(model))

    return model
def load_model(vocab):

    model = SubwordBert(3 * len(vocab["chartoken2idx"]),
                        vocab["token2idx"][vocab["pad_token"]],
                        len(vocab["token_freq"]))
    print(model)
    print(get_model_nparams(model))

    return model
Ejemplo n.º 4
0
def load_model(vocab):

    CHAR_EMBS_DIM = 100
    model = CharLSTMWordLSTMModel(
        len(vocab["chartoken2idx"]), CHAR_EMBS_DIM,
        vocab["chartoken2idx"][vocab["char_pad_token"]],
        vocab["token2idx"][vocab["pad_token"]], len(vocab["token_freq"]))
    print(model)
    print(get_model_nparams(model))

    return model