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contextualized-topic-models:一个用于运行上下文化主题建模的python包。 CTM将BERT与主题模...
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2021-03-20
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情境化主题模型 上下文化主题模型(CTM)是一系列主题模型,这些主题模型使用语言的预训练表示形式(例如BERT)来支持主题建模。有关详细信息,请参见论文: Bianchi,F.,Terragni,S.,Hovy,D.,Nozza,D.,&Fersini,E.(2021)。具有零镜头学习功能的跨语言情境主题模型。 EACL。 Bianchi,F.,Terragni,S.和Hovy,D.(2020年)。预培训是一个热门话题:上下文化文档嵌入可提高主题一致性 具有上下文嵌入的主题建模 我们的新主题建模系列支持许多不同的语言(即,HuggingFace模型支持的一种),并有两个版本: CombinedTM将上下文嵌入与旧的单词组合在一起,以使主题更连贯; ZeroShotTM是完成任务的理想主题模型,在该模型中,您可能在测试数据中缺少单词,并且,如果经过多语言嵌入训练,则可以继承多语言主题模型
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contextualized-topic-models-master.zip (61个子文件)
contextualized-topic-models-master
setup.py 2KB
.gitignore 1KB
readthedocs.yml 569B
requirements.txt 151B
Makefile 2KB
contextualized_topic_models
evaluation
__init__.py 0B
rbo
__init__.py 0B
rbo.py 10KB
measures.py 11KB
contextualized_topic_models.py 19B
data
gnews
train.txt.pkl 1.1MB
GoogleNews.txt 464KB
vocab.pkl 131KB
bert_embeddings_gnews 32.54MB
sample_text_document 85B
datasets
__init__.py 0B
dataset.py 1KB
__init__.py 154B
networks
inference_network.py 5KB
__init__.py 0B
decoding_network.py 5KB
models
ctm.py 26KB
__init__.py 0B
utils
preprocessing.py 3KB
__init__.py 0B
data_preparation.py 9KB
early_stopping
__init__.py 0B
CODE_OF_CONDUCT.md 3KB
LICENSE 1KB
early_stopping.py 2KB
MANIFEST.in 287B
requirements_dev.txt 166B
LICENSE 1KB
HISTORY.rst 2KB
setup.cfg 430B
.github
ISSUE_TEMPLATE.md 338B
workflows
build.yml 1KB
README.rst 18KB
tests
test_contextualized_topic_models.py 6KB
__init__.py 57B
AUTHORS.rst 252B
CONTRIBUTING.rst 4KB
docs
requirements.txt 106B
Makefile 628B
index.rst 231B
conf.py 5KB
history.rst 28B
authors.rst 28B
installation.rst 1KB
make.bat 789B
readme.rst 27B
usage.rst 806B
ctm.rst 605B
contributing.rst 33B
img
lm_topic_model_multilingual.png 24KB
lm_topic_model.pdf 29KB
lm_topic_model_multilingual.pdf 28KB
lm_topic_model.png 33KB
logo.png 29KB
displaying_topic.png 206KB
.editorconfig 292B
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