OpenNMT/OpenNMT-tf

Copy Attention feature is needed

Open

#95 geöffnet am 2. Apr. 2018

Auf GitHub ansehen
 (3 Kommentare) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (394 Forks)batch import
enhancementhelp wanted

Repository-Metriken

Stars
 (1.428 Stars)
PR-Merge-Metriken
 (Keine gemergten PRs in 30 T)

Beschreibung

Opennmt-py has Copy Attention feature, which is very useful mechanism for many applications. Is there any plan to add this feature on Opennmt-tf? The link of copy attention in opennmt-py, http://opennmt.net/OpenNMT-py/onmt.modules.html?highlight=copy#copy-attention

Contributor Guide

Research-Richtung
Das Issue fordert das Hinzufügen eines Kopier Attentionsmechanismus ähnlich wie bei OpenNMT py (Referenz: http://opennmt.net/OpenNMT py/onmt.modules.html?highlight=copy#copy attention). Zur Implementierung: Zuerst die Kopier Attentionsimplementierung im OpenNMT py Quellcode studieren, dann die Modellstruktur von OpenNMT tf (wahrscheinlich im Verzeichnis 'models' oder 'layers') erkunden, um die Integrationsstelle zu identifizieren. Bestehende Aufmerksamkeitsimplementierungen in OpenNMT tf prüfen, um das Muster zu verstehen. Es gibt keine verknüpften PRs oder Zuweisungen, daher ist das Feature verfügbar für die Implementierung.
Tech Stack
pythontensorflow
Domain
machine learning
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
3-5 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Veraltet
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
PythonTensorFlowNeural Machine Translation
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
40