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喜p:用于多标签文本分类的深度神经网络框架 源码

上传者: 2021-02-06 19:32:02上传 ZIP文件 828.68KB 热度 18次
喜p是用于多标签文本分类的深度学习工具。 它在训练语料库上学习将标签分配给任意文本,并可用于预测未知数据上的标签。 它是由CERN开发的,用于将主题类别分配给高能物理摘要,并从中提取关键字。 简短介绍 >>> magpie = Magpie() >>> magpie.init_word_vectors('/path/to/corpus', vec_dim=100) >>> magpie.train('/path/to/corpus', ['label1', 'label2', 'label3'], epochs=3) Training... >>> magpie.predict_from_te
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