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TextClassificationBenchmark

TextClassificationBenchmark

基于PyTorch的文本分类基准测试平台

TextClassificationBenchmark是一个开源的文本分类基准测试平台。该项目基于PyTorch实现，集成了IMDB、SST和Trec等多个主流数据集，支持情感分析和主题分类任务。平台内置FastText、CNN、LSTM和Transformer等多种深度学习模型，并提供自动数据配置、模型训练和评估功能。研究人员和开发者可以利用此平台方便地进行文本分类实验和性能对比。

文本分类深度学习模型数据集PyTorch基准测试Github开源项目
GitHub文档

文本分类基准测试

PyTorch文本分类基准测试

动机

我们正在尝试为文本分类建立一个基准测试，包括：

多个文本分类数据集，包括情感/主题分类，常用语言（如英语和中文）。同时提供基本的词嵌入。

实现许多流行和最先进的模型，特别是深度神经网络。

已完成

我们已完成一些数据集和模型

已完成的数据集

  • IMDB
  • SST
  • Trec

已完成的模型

  • FastText
  • 基础CNN (KimCNN, 多层CNN, 多角度CNN)
  • InceptionCNN
  • LSTM (双向LSTM, 堆叠LSTM)
  • 带注意力的LSTM (自注意力 / 量子注意力)
  • CNN和RNN的混合模型 (RCNN, C-LSTM)
  • Transformer - 注意力就是你所需要的
  • ConS2S
  • 胶囊网络
  • 量子启发的神经网络

库

你应该安装这些库

<pre> python3 torch torchtext (可选) </pre>

数据集

数据集将自动在当前路径配置，或者按照数据集中的步骤手动下载你的数据。

包括

<pre> Glove嵌入 情感分类数据集IMDB </pre>

使用方法

使用默认设置运行

<pre><code>python main.py</code></pre>

CNN

<pre><code>python main.py --model cnn</code></pre>

LSTM

<pre><code>python main.py --model lstm</code></pre>

路线图

  • 数据预处理框架
  • 模型模块
  • 损失函数、评估器和超参数调优
  • 测试模块
  • 更多数据集
  • 更多模型

仓库组织

该仓库的核心是模型和数据集。

  • dataloader/: 加载所有数据集，如IMDB、SST

  • models/: 创建所有模型，如FastText、LSTM、CNN、Capsule、QuantumCNN、Multi-Head Attention

  • opts.py: 参数和配置信息

  • utils.py: 工具

  • dataHelper: 数据助手

贡献者

欢迎提出问题和贡献！

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