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介绍 这是PyTorch中Kim的论文的实现。 Kim在Theano中对该模型的实现: : Denny Britz在Tensorflow中有一个实现: : 亚历山大·拉赫林(Alexander Rakhlin)在Keras的执行; 要求 Python3 火炬> 0.1 火炬文本> 0.1 麻木 结果 我只是尝试了两个数据集,即MR和SST。 数据集 班级人数 最佳结果 金的论文结果 先生 2个 77.5%(CNN-rand-static) 76.1%(CNN-rand-nostatic) SST 5 37.2%(CNN-rand-static) 45.0%(CNN-rand-nostatic) 我没有为SST认真调整超参数。 用法 ./main.py -h 或者 python3 main.py -h 你会得到: CNN text classificer o
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