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SRBRW:IJCAI 2018论文“基于偏向随机游走的词嵌入的社会正则化”的源代码
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2021-04-29
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基于偏向随机游走的词嵌入社交正则化 已经提出了社交(SWE)来处理两种语言使用现象: 每个人都有自己的语言使用特点, 与社交相关的用户很可能会以类似的方式使用语言。 我们观察到语言使用的传播是传递性的,即,一个用户可以影响他/她的朋友,而朋友也可以影响他们的朋友。 但是,SWE隐式地对传递性建模。 SWE中的社交规范化仅适用于一跳朋友,因此一跳社交圈外的用户将不会受到直接影响。 在这项工作中,我们采用随机游走方法在社交图上生成路径,以明确地对可传递性进行建模。 路径上的每个用户都将受到该路径上他/她的相邻用户的影响。 而且,根据SWE的更新机制,用户拥有的朋友越少,他/她可以获得的更新机会就越少。 因此,我们提出了一种偏向随机游走方法,为这些用户提供更多的更新机会。 表明,基于随机游走的社会规范化在情感分类任务上表现较好。 准备 您需要下载数据集: 下载 通过使用JSON格式转
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SRBRW-master.zip (32个子文件)
SRBRW-master
.gitignore 114B
sentiment
head_tail.py 34KB
run.py 2KB
get_SVM_format_w2v.c 5KB
sentiment.py 16KB
get_SVM_format_swe.c 7KB
preprocess
run.py 229B
english_stop.txt 4KB
preprocess.py 14KB
english.pickle 423KB
json_to_csv_converter.py 4KB
EXPERIMENTS.md 4KB
attention
dc.py 29KB
utils
__init__.py 678B
run.sh 589B
nn
__init__.py 463B
optimization.py 9KB
basic.py 13KB
initialization.py 2KB
evaluation.py 433B
advanced.py 6KB
LICENSE 1KB
README.md 7KB
train
training.py 12KB
swe_with_deepwalk.c 47KB
run.py 1KB
swe_with_2nd_randomwalk.c 51KB
swe_with_node2vec.c 51KB
swe_with_bias_randomwalk.c 52KB
w2v.c 27KB
swe_with_randomwalk.c 46KB
swe.c 42KB
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yilinwang
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