Hierarchical-Attention-Network:“文档分类的分层注意网络”的实现

上传者: 42139429 | 上传时间: 2022-05-06 10:34:48 | 文件大小: 5.69MB | 文件类型: ZIP
分层注意网络 我对“ ”的实现(Yang等,2016) Yelp的数据可从下载(与Yang的论文中使用的数据集相同) 下载链接: : 将数据放在名为“ data / yelp_YEAR /”的目录中(其中“ YEAR”为年份) 运行“ yelp-preprocess.ipynb”以预处理数据。 格式变为“标签\ t \ t句子1 \ t句子2 ...”。 然后运行“ word2vec.ipynb”以从训练集中训练word2vec模型。 运行“ HAN.ipynb”以训练模型。 运行“ case_study.ipynb”以运行验证集中的一些示例的可视化,包括注意力向量(句子级别和单词级别)和预测结果。 现在,我们在yelp2013测试仪上获得了约65%的准确度。 对超参数进行微调后,它可能会更好。 我们使用的超参数 时代 批量大小 GRU单位 word2vec大小 优化器 学

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