文件名称：conText:用于文本嵌入回归的R包
文件大小：887KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-26 23:01:21
R
关于 如所述，用于估计文本嵌入回归模型的R包。 如何安装 devtools::install_github("prodriguezsosa/conText") 数据集 要使用conText，您将需要三个数据集： 具有要评估的文本和相应元数据的语料库。 一组用于嵌入上下文单词的预训练嵌入（V×D矩阵）。 特定于预训练嵌入的转换矩阵（D乘D）。 在 （请参阅/ data文件夹）中，我们包括了《快速入门指南》中使用的三个数据集及其文档。 由于内存限制，我们无法将它们直接包含在包中。 我们将在不久的将来将其他有用的数据集添加到此文件夹中。 快速入门指南 查阅此，开始使用conText 。
【文件预览】：
conText-master
----man()
--------contrast_nns.Rd(2KB)
--------permute_contrast.Rd(1KB)
--------permute_ols.Rd(593B)
--------find_nns.Rd(789B)
--------bootstrap_nns.Rd(1KB)
--------compute_transform.Rd(903B)
--------get_context.Rd(2KB)
--------embed_target.Rd(2KB)
--------bootstrap_contrast.Rd(1KB)
--------compute_similarity.Rd(898B)
--------.DS_Store(6KB)
--------bootstrap_ols.Rd(678B)
--------prototypical_context.Rd(987B)
--------bootstrap_similarity.Rd(828B)
--------conText.Rd(3KB)
--------compute_contrast.Rd(1KB)
--------run_ols.Rd(571B)
--------get_local_vocab.Rd(561B)
----NAMESPACE(391B)
----vignettes()
--------quickstart.Rmd(22KB)
--------nns1.png(550KB)
--------nns2.png(203KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------single_instance.png(179KB)
--------.gitignore(11B)
--------regression.png(70KB)
----.Rbuildignore(28B)
----LICENSE.md(34KB)
----.gitignore(40B)
----R()
--------embed_target.R(4KB)
--------get_local_vocab.R(646B)
--------compute_transform.R(2KB)
--------globals.R(224B)
--------.DS_Store(6KB)
--------contrast_nns.R(10KB)
--------bootstrap_nns.R(5KB)
--------find_nns.R(1016B)
--------conText.R(9KB)
--------get_context.R(3KB)
--------prototypical_context.R(2KB)
----DESCRIPTION(1KB)
----README.md(1KB)