SentenceClassification Model implemented with PyTorch

项目简介

本项目复现了用于文本分类的经典模型，目前有TextCNN和BERT，后续会添加LSTM、BiLSTM、FastText等经典模型。

TextCNN: Kim, Yoon "Convolutional Neural Networks for Sentence Classification." Proceedings of EMNLP. 2014. 论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D14-1181.pdf 详细介绍：论文复现TextCNN(基于PyTorch) - 简书

运行代码

以TextCNN为例，介绍代码使用流程, BertForSequenceClassification同理

下载代码

git clone git@github.com:unikcc/SentenceClassfication.git

进入主项目目录

cd SentenceClassfication

解压数据集

unzip data.zip

下载预训练词向量

打开链接https://drive.google.com/file/d/0B7XkCwpI5KDYNlNUTTlSS21pQmM/edit 下载完成后，解压gz文件，并放在主项目目录的data/embeddings下；或者其他你想要的位置，在每个项目的config.yaml文件中，embedding_path变量的值可以修改为相应的位置。

进入TextCNN目录

cd TextCNN

安装依赖

pip install -r requirements.txt

预处理

python preprocess.py

默认为MR数据集，运行下列命令可以处理MR数据集 python preprocess.py --dataset MR

运行训练+测试

python main.py 运行完毕之后，即可得到测试集的效果。

默认为MR数据集，运行下列命令可以处理SST2数据集 python main.py --dataset SST2

修改embededding模式

config.yaml文件中，修改train_mode为random, static, fine-tuned即可实现随机初始化、固定词向量和可训练词向量三种模式下的模型训练；

其他

config.yaml中可以修改相应配置，实现不同数据集的预测，目前支持SST2和MR，其中MR是十折交叉验证；

复现结果

TextCNN

原始论文

复现结果（括号内为复现结果）

模型选项	SST-2	MR
CNN-rand	82.7 (80.78)	76.1 (77.10)
CNN-static	86.8 (85.83)	81.0 (80.49)
CNN-fine-tuned	87.2 (84.68)	81.5 (79.88)
Bert-base-cased	93.5 (90.57)

unikcc/SentenceClassification

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