文件名称：text-style-transfer-with-adversarial-network-and-domain-adaptation
文件大小：34KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-01 09:16:49
Python
具有领域自适应功能和注意力模型的非并行文本样式传输（包括对抗网络） 代码已经上传并调试了，尽管其中的模型不是很先进，也欢迎学习我的论文（doi：10.1007 / s10489-020-02077-5）。） 相关论文是 代码1：代码2： 代码： 趋向于办公代码：非办公代码： 代码的： 代码： 开始 首先：从存储库下载yelp和imdb数据集并将其放入数据文件夹（您可以使用data_filter.py和data_filter_2.py预处理数据）； 第二：运行data_filter.py过滤imdb数据集； 第三：下载手套300d 100d，并在config.py和classifier / style.py，classifier / domain.py的对应参数中添加路径。 第四：增加模式路径的相关参数，进行训练； 第五：运行classifier / style.py和域
【文件预览】：
text-style-transfer-with-adversarial-network-and-domain-adaptation-main
----start-train.py(6KB)
----classifier()
--------style-classifier.py(9KB)
--------domain-classifier.py(9KB)
--------TextCNN.py(4KB)
----style-words()
--------yelp.txt(8KB)
----data()
--------test.txt(1B)
----network.py(15KB)
----data_filter.py(783B)
----LICENSE(1KB)
----models.py(6KB)
----README.md(2KB)
----config.py(6KB)
----data_filter_2(4KB)
----loader()
--------Dataloader.py(9KB)
--------MultiData.py(2KB)
----ops.py(1KB)
----until.py(9KB)