cnn-text-classification-pytorch:PyTorch中用于句子分类的CNN
介绍
这是PyTorch中Kim的论文的实现。
Kim在Theano中对该模型的实现： ：
Denny Britz在Tensorflow中有一个实现： :
亚历山大·拉赫林（Alexander Rakhlin）在Keras的执行；
要求
Python3
火炬> 0.1
火炬文本> 0.1
麻木
结果
我只是尝试了两个数据集，即MR和SST。
数据集
班级人数
最佳结果
金的论文结果
先生
2个
77.5％（CNN-rand-static）
76.1％（CNN-rand-nostatic）
SST
5
37.2％（CNN-rand-static）
45.0％（CNN-rand-nostatic）
我没有为SST认真调整超参数。
用法
./main.py -h
或者
python3 main.py -h
你会得到：
CNN text classificer
o
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资源详情
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评论信息
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