【文件属性】：
文件名称：ParagraphVec:在 CUDA 上实现段落向量
文件大小：46.67MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-23 22:35:27
Python
#ParagraphVec#
CSCI-GA.3033-004 图形处理单元 (GPU) 的项目提交：架构和编程。
段落向量算法的CUDA实现。
只是实现了 PV-DBOW 模型（Paragraph Vector Distributed Bag of Words）。
预计您已经使用 word2vec 的 gensim 版本训练了词向量。
但是，我计划实现一个版本，它只需要任何语料库并生成词向量和文档向量。
#在纽约大学 CUDA 集群上运行的说明#
将实现复制到适当的目录。
$git clone https://github.com/darshanhegde/ParagraphVec
我已经在 cuda1 集群上运行了所有的实验。 我正在使用 PyCUDA 进行我的实现。 cuda1 上的 PyCUDA 使用 5.5 的 CUDA SDK 版本。
加载 CUDA SDK
【文件预览】：
ParagraphVec-master
----final_report.pdf(257KB)
----results()
--------nn_sentences_result.txt(10KB)
----src()
--------find_nearest_neighbour.py(4KB)
--------paragraph_vector.py(12KB)
----model()
--------syn1.pkl(71.55MB)
--------words_rep.pkl(27.41MB)
----LICENSE(1KB)
----model_sub()
--------README.txt(33B)
----README.md(2KB)
----data()
--------nn_sentences.txt(909B)
--------nn_sentences_result.txt(10KB)
--------paragraph_data.txt(23.26MB)
----.gitignore(714B)