文件名称：XSWEM：用于NLP的简单且可解释的深度学习模型
文件大小：107KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-28 20:03:09
nlp fast machine-learning deep-learning simple
XSWEM TensorFlow中实现了一个简单且可解释的NLP深度学习模型。 基于Shen等人提出的SWEM-max。 。 该软件包目前正在开发中。 该软件包的目的是使培训和解释SWEM-max变得容易。 您可以在软件包的目录中找到我们已实现的功能的演示。 每个笔记本都有一个徽章，可让您自己在Google Colab中运行它。 随着新功能的添加，我们将添加更多笔记本。 有关如何训练基本SWEM-max模型的演示，请参阅 。 当地说明 目前，我们正在实施为本地说明开发的一些方法。 local_explain_most_salient_words 到目前为止，我们仅实现了local_explain_most_salient_words方法。 该方法从给定的输入句子中提取模型最重要的单词。 下面我们使用数据集中的示例显示此方法的示例。 此方法在笔记本中进行了详细说明。 全局说明 我
【文件预览】：
XSWEM-main
----.travis.yml(175B)
----tests()
--------test_utils.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_model.py(20KB)
--------test_exceptions.py(2KB)
----resources()
--------images()
----LICENSE(1KB)
----requirements.txt(62B)
----setup.py(1KB)
----xswem()
--------utils.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------model.py(14KB)
--------exceptions.py(2KB)
----README.md(2KB)
----notebooks()
--------global_explain_embedding_components.ipynb(35KB)
--------local_explain_most_salient_words.ipynb(116KB)
--------train_xswem.ipynb(12KB)