文件名称：Bidirectional-LSTM-with-attention-for-relation-classification
文件大小：1.91MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-04 12:51:01
Python
基于注意力的双向长期短期记忆网络用于关系分类 使用卷积递归神经网络的关系提取挑战的深度学习方法（ ）。 实验结果 楷模 测试数据准确性 F1分数 BiLSTMAtt-softmax（dim：1000） 71.58％ 76.43 BiLSTMAtt排名（dim：1000） 73.50％ 77.77 用法 火车 火车数据位于“ SemEval2010_task8_all_data / SemEval2010_task8_training / TRAIN_FILE.TXT”中 显示帮助信息： $ python train.py --help optional arguments: -h, --help show this help message and exit --train_dir TRAIN_DIR P
【文件预览】：
Bidirectional-LSTM-with-attention-for-relation-classification-master
----eval.py(5KB)
----train.py(8KB)
----SemEval2010_task8_all_data()
--------SemEval2010_task8_testing()
--------SEMEVAL_TASK8_FULL_RELEASE_README.txt(736B)
--------SemEval2010_task8_scorer-v1.2()
--------SemEval2010_task8_training()
--------SemEval2010_task8_testing_keys()
----att_bilstm.py(6KB)
----.gitignore(129B)
----data_helpers.py(5KB)
----README.md(8KB)
----.gitattributes(46B)