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古希腊语的SkipGram模型 我的Word2Vec模型(在Skip Gram Negative中)的实现(在Pytorch 1.7.0 )在本地文本上进行了培训。 对我而言,主要目标是提高自己的编程技能,玩弄古希腊文字并尝试更好地理解此类模型的工作方式。 该项目绝不是完整的或无缺陷的。 话虽如此,您可以随意复制,分享,提出建议或与我联系。 非常感谢您的反馈! 项目结构 data/ :原始数据以及模型,词汇和列表的备份 assets/ :摘要和地块 models/ :模型备份,用于进一步的训练+ Skipgram_Pytorch_0502_beta :这个模型是我开始使用非常简单的层(仅嵌入+ 1 log_sigmoid)进行训练的第一个模型。 它很有效,但是我想尝试更复杂的设置。 + Skipgram_Pytorch_0502_gamma :我训练的第二个模型。 输入embds初始化之
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homer-skipgram-main.zip (47个子文件)
homer-skipgram-main
data
models
Skipgram_Pytorch_0602_lemmatized.pth 19.34MB
embeddings_lemmatized.npy 9.66MB
README.md 52B
stopwords.txt 5KB
vocabs
Homer_word2index_accented.json 781KB
Homer_word2index.json 767KB
fasttext_vocab.json 584KB
Homer_index2word.json 827KB
Homer_word_frequencies_accented.json 1.14MB
Homer_wordList.csv 661KB
Homer_word_frequencies.json 1.14MB
raw_data
HomerGesamt_cleaned.txt 2.3MB
HomerGesamt.txt 2.31MB
HomerGesamt_deaccented.txt 4.84MB
assets
losses_plot.png 2.25MB
torch_skip_0502_euclidean_tsne_perpl7.png 193KB
torch_skip_0502_euclidean_tsne_perpl20.png 166KB
tsne_fasttext.html 1.87MB
test_optimizers
losses_train_Adadelta.png 3.16MB
losses_train_Adamax.png 1.93MB
losses_train_sgd_nesterov.png 3.27MB
losses_train_Adagrad.png 1.92MB
losses_train_RMSop_optimizer.png 759KB
Loss_Skipgram_after_3_epochen.png 61KB
tsne_plot.html 1.86MB
torch_skip_0502.png 191KB
README.md 86B
torch_skip_0502_euclidean_tsne.png 193KB
Homer_tokenized_corpus.npy 8.48MB
Homer_skipgram_dataset_accented.npy 7.57MB
Homer_skipgram_dataset.npy 20.93MB
Homer_tokenized_accented.npy 3.33MB
skipgram_homer.py 7KB
preprocessing
preprocessing.py 4KB
LICENSE 1KB
skipgram_eval.ipynb 882KB
train_skipgram.py 5KB
requirements.txt 9KB
.gitignore 2KB
fasttext
visualize.py 2KB
homer_fastText.py 1KB
README.md 60B
README.md 6KB
utils
utils.py 4KB
dataset.py 3KB
__init__.py 0B
modules.py 5KB
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胡轶强
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