e2e代码分析

conll-2012-train.v4.tar.gz
conll-2012-development.v4.tar.gz
conll-2012-test-key.tar.gz
conll-2012-test-official.v9.tar.gz
conll-2012-scripts.v3.tar.gz（把ske文件转换成conll文件的脚本）
reference-coreference-scorers.v8.01.tar.gz。
reference-coreference-scorers 移到了conll-2012/scorer

数据：dev.english.v4_gold_conll
train.english.v4_gold_conll
test.english.v4_gold_conll

minimize_partition:主要就是处理数据集：输入是conll文件，输出是.jsonline文件

dom.finalize()：主要是把clusters里面的val统一。

 hanld_bit:##stack ,在遇见（的时候弹入，（1，top）,(1,s),(1,pp),在）的时候弹出。

 labels里的english_const_labels里面放的就是这些parse拆分之后的，ner放的就是ner

stats里面放的是共指链的个数，mentions 的个数。

 get_char_vocab：获得各个数据集的词典：char_vocab.english.txt

filter_embedding.py : 输入是glove.840.txt，train.jsonline  test.jsonline  输出是glove.840.filter，主要是对词向量表针对数据集进行一定的过滤，抽出需要的词向量。

 elmo_modul的使用：http://quabr.com/53570918/paragraph-embedding-with-elmo

 cach_elmo：就是对应地获得每一句的词向量的表示（但是elmo是基于charater的所以论文叫做charater embeding）,其实是基于字向量的embedding。

 ["elmo"]这个只是一个名字吗？为什么这里做了三次。

 以上都是setup_training的里面的，是生成一些后续需要的文件的。

接下来的是train.py里面的：

 tensorize_example：train_examples是一个list，这个list的每一行就是一个string

给每一个共指链一个编号，

之后的一系列都是在求一些值，还是类似于在处理数据，注意char_index

 (tokens, context_word_emb, head_word_emb, lm_emb, char_index, text_len, speaker_ids, genre, is_training, gold_starts, gold_ends, cluster_ids)

tokens

lm_emb就是个onehot估计。

 关于这个mask，在这里面不是标签的意思， 是说把这个二维的list，取对应的数出来进行一个拼接成一维的list。