【文件属性】：
文件名称：文本分类模型-Pytorch：在Pytorch中实现最新的文本分类模型
文件大小：12.48MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-03 18:18:04
nlp deep-learning pytorch recurrent-neural-networks transformer
文本分类模型
在Pytorch中实现最新的文本分类模型
实施模型
fastText：fastText模型，
TextCNN：提出的用于文本分类的CNN
TextRNN：用于文本分类的双向LSTM网络
RCNN：在提出的的RCNN模型的实现
CharCNN： 提出的字符级CNN的实现
带有注意力的Seq2seq ：，从注意实现seq2seq模型
变压器：提出的变压器模型的实现
要求
Python-3.5.0
熊猫0.23.4
Numpy-1.15.2
Spacy-2.0.13
Pytorch-0.4.1.post2
火炬文字-0.3.1
用法
将数据下载到“ data /”目录中或使
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Text-Classification-Models-Pytorch-master
----Model_fastText()
--------images()
--------utils.py(4KB)
--------train.py(2KB)
--------old_code()
--------model.py(3KB)
--------config.py(150B)
--------README.md(801B)
----Model_CharCNN()
--------images()
--------utils.py(4KB)
--------train.py(2KB)
--------without_torchtext()
--------model.py(5KB)
--------config.py(221B)
--------README.md(2KB)
----data()
--------ag_news.test(1.86MB)
--------ag_news.train(29.45MB)
--------query_wellformedness()
----Model_RCNN()
--------images()
--------utils.py(4KB)
--------train.py(2KB)
--------model.py(4KB)
--------config.py(269B)
--------README.md(3KB)
----LICENSE(1KB)
----Model_Seq2Seq_Attention()
--------images()
--------utils.py(4KB)
--------train.py(2KB)
--------model.py(5KB)
--------config.py(269B)
--------README.md(2KB)
----Model_TextRNN()
--------images()
--------utils.py(4KB)
--------train.py(2KB)
--------model.py(4KB)
--------config.py(267B)
--------README.md(754B)
----Model_Transformer()
--------encoder.py(1KB)
--------images()
--------train_utils.py(2KB)
--------sublayer.py(950B)
--------utils.py(4KB)
--------train.py(2KB)
--------attention.py(2KB)
--------model.py(3KB)
--------config.py(280B)
--------README.md(8KB)
--------feed_forward.py(515B)
----README.md(4KB)
----Model_TextCNN()
--------images()
--------utils.py(4KB)
--------train.py(2KB)
--------old_code()
--------model.py(4KB)
--------config.py(221B)
--------README.md(1015B)