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pytorch_sentiment_rnn:SemEval 2014上用于情感分析的示例递归神经网络(基于方面)
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2021-05-15
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使用Pytorch [WIP]进行情感分析 更新/注意:大家好,我不再使用此存储库了! 请自行决定使用,因为我认为强烈建议您不要使用它。 实际上,这只是我在Pytorch首次推出时对其进行的测试。 由于我基本上是用TF编写代码,因此无法回答此存储库中的任何问题。 另外,大约一年多以前,我对此进行了编码。 谢谢! 在SemEval 2014上使用RNN / GRU / LSTM进行基于方面的情感分析的Pytorch示例。 目前,我们实现了基线LSTM / RNN / GRU模型,该模型在最后一个输出上具有线性层,以及基于目标的情感分析(ABSA)的依赖于目标的TD-LSTM(Tang等,2015)模型。 序列从前面填充零,以便最后一个向量不为零。 我们使用keras pad序列将它们填充在prepare脚本中。 到目前为止,没有任何东西被掩盖,我们填充到最大长度。 有两种预测模式,即
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pytorch_sentiment_rnn-master.zip (13个子文件)
pytorch_sentiment_rnn-master
.gitignore 23B
datasets
Restaurants_Train.xml 1.18MB
Laptop_Train.xml 671KB
Restaurants_Test.xml 351KB
Laptop_Test.xml 175KB
utilities.py 407B
models
__init__.py 0B
td_rnn.py 3KB
rnn.py 3KB
attention.py 2KB
prepare.py 10KB
readme.md 5KB
train.py 16KB
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洋林
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