PyTorch中实现Skip-Thought词向量模型

Song • 1021 次浏览 • 0 个回复 • 2018年04月06日

skip-thoughts

PyTorch中实现Skip-Thought Vectors

说明

训练

  • 下载BookCorpus或其他数据集并将所有句子连接成一个文件并放入./data/目录
  • Train.ipynb笔中修改以下行: d = DataLoader("./data/dummy_corpus.txt")
  • 没有提前停止。
  • Train笔记在Nvidia 1080 Ti上以以1次/2天的速率运行。
  • ./saved_models过去20次迭代中的平均训练损失低于前一次最佳时,您的模型将被保存。

评估

只在分类任务上实现。

  • 下载电影评论集,并把rt-polarity.negrt-polarity.pos放在./tasks/mr_data目录中。
  • 您还可以在Evaluate.ipynb中通过下载数据集并提供其路径和任务类型来测试其他分类任务。

博客

这里有一个博客Skip-Thoughts的微妙之处 GIThub项目地址:https://github.com/sanyam5/skip-thoughts


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原文出处: https://ptorch.com/news/150.html
问题交流群 :168117787
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