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ltmwe:基于词嵌入的修改后的潜在树模型
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2021-04-02
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该项目使用从Stanford NLP的GloVe项目获得的词嵌入来构建潜在树模型。 使用sklearn聚集聚类算法构建树模型。 main_agn.py运行文本分类测试,使用树模型中的潜在变量功能将朴素的贝叶斯分类与MLP分类器进行比较。 文本分类数据来自 ,并且已经过过滤和预处理。 预处理的数据可在data / agn中作为pickle文件获得。 main_nmt.py运行机器翻译测试,将基于Encoder-Decoder GRU模型的基线神经机器翻译模型与注意力与增强版本进行比较,该增强版本将潜在树变量添加到注意力机制的上下文向量中。 仿真和数据基于此处提供的示例: :
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ltmwe-main.zip (12个子文件)
ltmwe-main
PyTorchNLPBook_utils.py 32KB
models.py 26KB
utils.py 40KB
data
agn
agn_data_small.pkl.gz 1.72MB
agn_data.pkl.gz 6.91MB
nmt
simplest_eng_fra.csv 260KB
simple_eng_fra.csv 936KB
eng_fra.zip 5.74MB
main_nmt.py 6KB
main_agn.py 4KB
LICENSE 11KB
README.md 933B
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剑道小子
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