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tNet_subjVec
tNet_subjVec
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7KB
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6KB
twitter_pos_pos.txt
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4KB
__init__.py
130B
squeeze_embedding.py
1KB
point_wise_feed_forward.py
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sample
1B
attention.py
4KB
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15KB
twitter_positive_text.txt
18KB
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32KB
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9KB
twitter_train_aspect.txt
74KB
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_pycache_
lcf_bert.cpython-36.pyc
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2KB
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1KB
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cabasc.py
6KB
td_lstm.py
1KB
tc_lstm.py
2KB
300_restaurant_embedding_matrix.dat
10.49MB
twitter_neu_pos.txt
3KB
twitter_train1.txt
626KB
twitter_test_attention.txt
96KB
datasets
50D30K_3000small_size.txt
20.01MB
Twitter
test.txt
71KB
train.txt
638KB
raw_data
test.txt
75KB
train.txt
671KB
readme.txt
1KB
semeval14
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378KB
Laptops_Train.xml.seg
265KB
Laptops_Test_Gold.xml.seg
60KB
Restaurants_Test_Gold.xml.seg
113KB
50D30K_300small_size.txt
2MB
acl-14-short-data
train.raw
653KB
test.raw
73KB
readme.txt
1KB
subjective_vector.py
15KB
twitter_test1.txt
70KB
twitter_test_aspect.txt
8KB
small_size_data.py
3KB
train_k_fold_cross_val.py
14KB
twitter_pos_neg.txt
2KB
nearest_neighbor_survey.py
11KB
twitter_train.txt
622KB
300_laptop_embedding_matrix.dat
8.24MB
infer_example.py
3KB
twitter_test.txt
69KB
twitter_tokenizer.dat
367KB
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