cnn lstm bilstm deepcnn clstm in pytorch

介紹

• Pytorch中實現的分類任務，在模型中包含一些神經網絡。

• 簡而言之，我已經發布了代碼。
  • Old Version-17版本在這裡
  • pytorch版本== 0.3.1在此處發布

• 這是我自己架構的一個版本--- pytorch-text-classification

• bert用於文本分類--- pytorch_bert_text_classification

要求

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

用法

修改配置文件，有關詳細信息，請參見Config Directory（此處）。

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

模型

包含Pytorch中的一些神經網絡，請參閱模型以獲取詳細信息。

數據

SST-1和SST-2。

結果

我還沒有認真調整超參數，您也可以在這裡看到火車登錄。

以下測試集精度基於最佳開發設置精度。

數據/模型	％SST-1	％SST-2
CNN	46.1086	84.2943
Bi-lstm	47.9186	86.3262
Bi-Gru	47.6923	86.7655

參考

• 基於pytorch的cnn-lstm神經網絡模型調參小結
• 句子分類的捲積神經網絡
• 上下文敏感的神經情緒分析特徵