文件名称：mpad:邮件传递注意网络，用于文档理解
文件大小：1.06MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-26 05:06:46
text-mining text-classification attention-mechanism hierarchical-models graph-neural-networks
邮件传递注意网络，用于文档理解 用于代码。 要求 代码是用Python 3.6编写的，并且需要： PyTorch 1.1 Gensim 3.8 scikit学习0.21 词嵌入 从以下链接下载并解压缩预训练的word2vec向量： ： 运行模型 对于简单模型，运行： python mpad/main.py --path-to-embeddings path 其中路径指向word2vec二进制文件（即GoogleNews-vectors-negative300.bin文件）。 对于分层模型，运行： python hierarchical_mpad/main.py --path-to-embeddings path --graph-of-sentences type 其中type可以采用值“ clique”，“ path”或“ sentence_att”，并且每个值都对应于本文
【文件预览】：
mpad-master
----mpad()
--------mlp.py(2KB)
--------models.py(2KB)
--------main.py(8KB)
--------utils.py(8KB)
--------layers.py(3KB)
----.gitignore(1KB)
----hierarchical_mpad()
--------mlp.py(2KB)
--------models.py(3KB)
--------main.py(10KB)
--------utils.py(9KB)
--------layers.py(3KB)
----README.md(1KB)
----datasets()
--------mpqa.txt(225KB)
--------rt-polarity.txt(1.22MB)
--------subjectivity.txt(1.29MB)