文件名称：Self-Attention-Keras：自我关注与文本分类
文件大小：54KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 12:27:59
nlp self-attention NaturallanguageprocessingPython
自关注与文本分类 本仓库基于自关注机制实现文本分类。 依赖 Python 3.5 凯拉斯 数据集 IMDB影评高度分类数据集，来自IMDB的25,000条影评，被标记为正面/纵向两种评价。影评已被预先为词下标构成的序列。方便起见，单词的下标基于它在数据集中出现的频率标定，例如整数3所编码的词为数据集中第3常出现的词。 按照惯例，0不代表任何特定的词，而编码为任何未知单词。 用法 训练 $ python imdb_attention.py 比较结果 算法 训练时间（每纪元） Val准确率 Val损失 所需Epoch数 LSTM 116秒 0.8339 0.3815 2 双向LSTM
【文件预览】：
Self-Attention-Keras-master
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----reuters_fasttext.py(0B)
----imdb_fasttext.py(5KB)
----imdb_cnn_lstm.py(2KB)
----images()
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----reuters_cnn.py(0B)
----imdb_bidirectional_lstm.py(1KB)
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