文件名称：SeqMatchSeq:WikiQA的比较汇总方法（通过PyTorch）
文件大小：6.76MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 18:16:10
pytorch wikiqa-corpus sequence-matching Python
SeqMatchSeq（PyTorch） 与序列匹配有关的论文中描述的模型的Pytorch实现： 的王硕航，姜静 笔记： 最初是从分叉的，这是作者在Torch中的代码实现 清理一点，然后在PyTorch中重新实现 仅重新实现的WikiQA任务，尚不支持其他任务。 作者的原始回购在Wikiqa Dev中达到0.734（MAP） ，而此代码达到0.727（MAP） 由于割炬和pytorch之间的API不同，您可能会注意到一些差异： 原始回购协议会显式计算渐变，而此版本使用进行自动渐变。 orig仓库使用TemporalConvolution，而这个在pytorch中使用nn.Conv1d 我不知道为什么orig repo使用Parallel，所以我刚删除了它 去做： 保存/加载模块功能需要修复 每次评估后都必须保留Best_params 集成到ParlAI中，并同时对Ins
【文件预览】：
SeqMatchSeq-master
----.gitignore(56B)
----preprocess.sh(3KB)
----requirements.txt(11B)
----data()
--------wikiqa()
----trainedmodel()
--------.gitkeep(0B)
----models()
--------.gitkeep(0B)
----util()
--------utils.py(973B)
--------loadFiles.py(6KB)
----README.md(2KB)
----wikiqa()
--------compAggWikiqa.py(15KB)
----nn()
--------DMax.py(2KB)
--------tst_conv.py(3KB)
----main()
--------main.py(3KB)