1 简介
PyText是基于NLP深度学习技术、通过Pytorch构建的建模框架。PyText解决了既要实现快速实验又要部署大规模服务模型的经常相互冲突。它主要通过以下两点来实现上面的需求：
- 通过为模型组件提供简单且可扩展的接口和抽象，
- 使用PyTorch通过优化的Caffe2执行引擎导出模型，进行预测推理。
并且，Facebook已经采用了使用PyText快速迭代新的建模思路，然后大规模无缝衔接地发布它们。
2 Pytext核心功能
- 适用于各种NLP / NLU任务的完备生产模型：
- 文本分类器
- 序列标记
- 联合意图槽模型
- 上下文意图 - intent-slot models
- 可扩展组件，可轻松创建新模型和任务
- 支持集成训练
- 支持分布式训练（在PyTorch 1.0中使用新的C10d后端）
- 参考实现和预训练模型论文：Gupta et al. (2018): Semantic Parsing for Task Oriented Dialog using Hierarchical Representations
3 相关资料
文本分类，序列标记(实体识别)，Joint Model (Intent+Slot)（比如阅读理解，任务对话中常用的模型）等的预训练模型。
主页: https://facebook.ai/developers/tools/pytext
官方博客: https://code.fb.com/ai-re…/pytext-open-source-nlp-framework/
论文: https://research.fb.com/…/pytext-a-seamless-path-from-nlp-…/
GitHub: https://github.com/facebookresearch/pytext
官方文档：PyText Documentation
新闻报道:
Venturebeat: https://venturebeat.com/…/facebook-open-sources-its-main-n…/
TechCrunch: https://techcrunch.com/…/facebook-open-sources-pytext-natu…/
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