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PyTextGCN:TextGCN的另一种重新实现,这次是使用Cython和PyTorch-geometric
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2021-03-15
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PyTextGCN 对TextGCN的重新实现。 此实现使用Cython进行文本到图形的转换,因此速度相当快。 图形和GCN基于库。 要求 该项目的构建具有: 的Python 3.8.5 Cython 0.29.21 CUDA 10.2(GPU支持可选) scikit学习0.23.2 pytorch 1.7.0 火炬几何1.6.3 海湾合作委员会9.3.0 nltk 3.5 scipy 1.5.2 至少Text2Graph模块也应该与这些库的其他版本一起使用。 安装 cython编译可以从项目的根目录执行: cd textgcn/lib/clib && python setup.py build_ext --inplace 用法 要从称为X的字符串列表(每个字符串包含一个文档的文本)中计算出图形,请创建名为y的标签列表以及测试索引test_idx的列表,只需运行:
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PyTextGCN-master.zip (39个子文件)
PyTextGCN-master
textgcn
__init__.py 105B
lib
__init__.py 158B
clib
setup.py 512B
graphbuilder.pyx 11KB
__init__.py 104B
models.py 4KB
batching.py 2KB
text2graph.py 11KB
test
__init__.py 0B
test_text2graph.py 1KB
test_pmi.py 2KB
test_model.py 2KB
test_cfunc.py 4KB
perlevel_amazon.py 6KB
requirements.yml 2KB
data
amazon
test.csv 4.26MB
train.csv 21.71MB
unlabeled.csv 65.38MB
MLP_label.py 7KB
mlp_helper.py 5KB
MLP_flat.py 4KB
results.csv 695B
perlevel_dbpedia.py 8KB
flat_dbpedia.py 5KB
perlabel_amazon.py 5KB
README.md 2KB
MLP_level.py 6KB
results_dbpedia.csv 249B
benchmark_graph.py 2KB
flat_amazon.py 5KB
old
h_o_hierarchical.py 5KB
h_o_train_dbpedia.py 5KB
Flat_HypOpt_Cat2_03_Feb_21_10_36_11.csv 3KB
Lvl_HypOpt_Cat1_02_Feb_21_16_14_38.csv 3KB
Hierarchical_HypOpt_Cat2_04_Feb_21_09_29_36.csv 3KB
HypOpt_Labels_Cat2_05_Feb_21_09_14_16.csv 21KB
h_o_lables.py 6KB
h_o_train.py 5KB
eval_perlabel.py 2KB
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