结构化的自注意句子嵌入

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https://github.com/kaushalshetty/Structured-Self-Attention
结构化的自注意句子嵌入
论文A Structured Self-Attentive Sentence Embedding的实现，该论文发表在ICLR 2017：https://arxiv.org/abs/1703.03130 上。

用法：
对于 imdb 数据集上的二进制情绪分类，请运行：python classification.py "binary"

对于路透社数据集上的多类分类，请运行：python classification.py "multiclass"

您可以在文件中更改模型参数，例如注意力跳数等。model_params.json fileconfig.json

如果要使用预训练手套嵌入，请将参数设置为 ，默认设置为 False。不要忘记下载并将其放在手套文件夹中。use_embeddings"True"glove.6B.50d.txt

实现：
使用自我注意进行分类
使用弗罗贝尼乌斯范数的正则化
渐变剪切
可视化注意力权重