capsule_text_classification
胶囊网络的文本分类
EMNLP18接受了我们的论文的实现。
要求：代码是用Python（2.7）编写的，并且需要Tensorflow（1.4.1）。
链接到我们最近的胶囊项目： :
ACL19预印本：
资料准备
reuters_process.py提供了清除原始数据并生成Reuters-Multilabel和Reuters-Full数据集的功能。 若要快速入门，请参阅以获取Reuters-Multilabel数据集。 对于其他数据集，请访问。
更多说明
utils.py包含几个包装的基本功能，例如_conv2d_wrapper，_separable_conv2d_wrapper和_get_variable_wrapper等。
这些layers.py实现的胶囊网络包括主胶囊层，卷积胶囊层，胶囊扁平化层和FC胶囊层。
network.py提供了两种胶囊网络的实现以及用于比较的基
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