Facebook发布对话研究框架ParlAI，包含20多种常用数据集

昨天，Facebook发布了开源的对话研究软件框架ParlAI。

GitHub地址：facebookresearch/ParlAI

这个框架的目标是为研究者提供以下功能：

• ■ 一个训练和测试对话模型的统一框架；
  
• ■ 同时在多个数据集上进行多任务训练；
  
• ■ 与亚马逊Mechanical Turk无缝整合，以便进行数据收集和人工评估。
  

该框架的第一版包含了20多种常用数据集：SQuAD、bAbI tasks、MCTest、WikiQA、WebQuestions、SimpleQuestions、WikiMovies、QACNN & QADailyMail、CBT、BookTest、bAbI Dialog tasks、Ubuntu Dialog、OpenSubtitles、Cornell Movie以及VQA-COCO2014。

另外，框架还包含PyTorch和Lua Torch下的训练模型示例，既有GPU组训练也有CPU训练。

ParlAI主要维护者之一Jason Weston在Facebook上说，他们希望借助社区力量来增加框架上训练的任务和agent数量。该框架另外两名主要维护者是Alexander H. Miller和Will Feng。

对Facebook人工智能实验室现有的文本研究工具来说是一种补充，例如文本分类工具FastText、通用人工智能开发框架CommAI等。（完）