文件名称：基于方面的情感分析，PyTorch实现-Python开发
文件大小：1.7MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 08:51:13
Python Deep Learning
Aspect Based Sentiment Analysis, PyTorch Implementations. 基于方面的情感分析，使用PyTorch实现。 ABSA-PyTorch Aspect Based Sentiment Analysis, PyTorch Implementations. 基于方面的情感分析，使用PyTorch实现。 Requirement pytorch >= 0.4.0 numpy >= 1.13.3 sklearn python 3.6 / 3.7 transformers To install requirements, run pip install -r requirements.txt. For non-BERT-based models, GloVe pre-trained word vectors are required, please refer to data_utils.py for more detail. Usage Training python train.py --model_nam
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ABSA-PyTorch-master
----layers()
--------dynamic_rnn.py(4KB)
--------__init__.py(130B)
--------squeeze_embedding.py(1KB)
--------point_wise_feed_forward.py(841B)
--------attention.py(4KB)
----train.py(13KB)
----requirements_rtx30.txt(125B)
----data_utils.py(8KB)
----models()
--------tnet_lf.py(3KB)
--------lstm.py(839B)
--------bert_spc.py(715B)
--------ram.py(3KB)
--------__init__.py(549B)
--------asgcn.py(4KB)
--------lcf_bert.py(5KB)
--------aoa.py(2KB)
--------memnet.py(2KB)
--------atae_lstm.py(2KB)
--------ian.py(2KB)
--------mgan.py(5KB)
--------aen.py(5KB)
--------cabasc.py(6KB)
--------td_lstm.py(1KB)
--------tc_lstm.py(2KB)
----requirements.txt(62B)
----datasets()
--------semeval14()
--------acl-14-short-data()
----dependency_graph.py(2KB)
----LICENCE(1KB)
----README.md(10KB)
----.all-contributorsrc(2KB)
----train_k_fold_cross_val.py(14KB)
----.gitignore(397B)
----infer_example.py(7KB)