文件名称：tNet_subjVec
文件大小：22.77MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-18 03:34:28
Python
tNet_subjVec
【文件预览】：
tNet_subjVec-main
----twitter_pos_neu.txt(7KB)
----twitter_positive_neutral_text.txt(7KB)
----infer_example_bert_models.py(6KB)
----twitter_pos_pos.txt(9KB)
----layers()
--------dynamic_rnn.py(4KB)
--------__init__.py(130B)
--------squeeze_embedding.py(1KB)
--------point_wise_feed_forward.py(841B)
--------sample(1B)
--------attention.py(4KB)
----train.py(15KB)
----twitter_positive_text.txt(18KB)
----infer_data_content.py(32KB)
----data_utils.py(9KB)
----twitter_train_aspect.txt(74KB)
----models()
--------tnet_lf.py(3KB)
--------_pycache_()
--------lstm.py(839B)
--------bert_spc.py(700B)
--------ram.py(3KB)
--------__init__.py(518B)
--------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)
----300_restaurant_embedding_matrix.dat(10.49MB)
----twitter_neu_pos.txt(3KB)
----twitter_train1.txt(626KB)
----twitter_test_attention.txt(96KB)
----datasets()
--------50D30K_3000small_size.txt(20.01MB)
--------Twitter()
--------semeval14()
--------50D30K_300small_size.txt(2MB)
--------acl-14-short-data()
----subjective_vector.py(15KB)
----twitter_test1.txt(70KB)
----twitter_test_aspect.txt(8KB)
----small_size_data.py(3KB)
----train_k_fold_cross_val.py(14KB)
----twitter_pos_neg.txt(2KB)
----nearest_neighbor_survey.py(11KB)
----twitter_train.txt(622KB)
----300_laptop_embedding_matrix.dat(8.24MB)
----infer_example.py(3KB)
----twitter_test.txt(69KB)
----twitter_tokenizer.dat(367KB)