cnn lstm bilstm deepcnn clstm in pytorch

導入

• Pytorchでの分類タスク実装には、モデルにいくつかのニューラルネットワークが含まれています。

• 徐々に、コードをリリースしました。
  • Old-version-17リリースはこちら
  • Pytorchバージョン== 0.3.1ここでリリースします

• これは私自身のアーキテクチャのバージョンです--- pytorch-text-classification

• テキスト分類のためのBert --- pytorch_bert_text_classification

要件

 pyorch : 1.0.1
python : 3.6
torchtext: 0.2.1
cuda : 8.0 (support cuda speed up, can chose, default True)

使用法

configファイルを変更するには、詳細についてはconfig Directory（こちら）を参照してください。

 1、python main.py
2、python main.py --config_file ./Config/config.cfg 
3、sh run.sh

モデル

Pytorchにいくつかのニューラルネットワークが実装されています。詳細については、モデルを参照してください。

データ

SST-1およびSST-2。

結果

ハイパーパラメーターを真剣に調整していません。また、ここで電車のログインを見ることができます。

次のテストセット精度は、最適な開発セット精度に基づいています。

データ/モデル	％SST-1	％SST-2
CNN	46.1086	84.2943
bi-lstm	47.9186	86.3262
bi-gru	47.6923	86.7655

参照

• pytorch的cnn-lstm
• 文の分類のための畳み込みニューラルネットワーク
• 神経感情分析のためのコンテキストに敏感なレキシコン機能