文件名称：SVOembedding:学习及物动词短语的嵌入
文件大小：43KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-18 06:50:35
C++
学习及物动词短语的嵌入 该存储库包含使用我们的论文[1、2]中介绍的谓词-自变量结构来学习及物动词短语的嵌入的代码。 您可以复制我们的CVSC 2015论文[2]中报告的实验结果。 我们的论文[2]中使用的培训数据可在公开获得。 您可以将训练数据放在train_data目录中，并运行代码以训练SVO嵌入。 [1]桥本一马（Kazuma Hashimoto），斯图内特（Pontus Stenetorp），三轮诚（Makoto Miwa）和鹤冈佳正（Yoshimasa Tsuruoka）。 2014.。 在2014年自然语言处理经验方法会议上的讲话。 第1544-1555页。 [2]桥本一马和鹤冈良正。 2015。。 在第三届连续向量空间模型及其合成研讨会上的论文集。 第1-11页。 @InProceedings{hashimoto-EtAl:2014:EMNLP2014, au
【文件预览】：
SVOembedding-master
----NTF.hpp(3KB)
----SVO.hpp(107B)
----LBLM.cpp(24KB)
----Matrix.hpp(97B)
----SVOPN.hpp(147B)
----Data.hpp(268B)
----objs()
--------dummy(6B)
----Vocabulary.cpp(7KB)
----Data.cpp(96B)
----Rand.hpp(1KB)
----Test.cpp(7KB)
----main.cpp(6KB)
----Show.cpp(13KB)
----Rand.cpp(45B)
----Sigmoid.hpp(468B)
----README.md(2KB)
----Makefile(857B)
----test_data()
--------VO+S_ave.txt(5KB)
--------VO_ave.txt(4KB)
--------VO+Sadd_ave.txt(5KB)
--------VO.txt(53KB)
--------SVO_ave.txt(7KB)
--------VO+Sadd.txt(108KB)
--------SVO.txt(71KB)
--------VO+S.txt(80KB)
----Utils.hpp(2KB)
----LBLM.hpp(5KB)
----Vocabulary.hpp(2KB)
----.gitignore(242B)
----NTF.cpp(15KB)
----train_data()
--------dummy(6B)
----Tanh.hpp(359B)