NLP paper implementation relevant to classification with PyTorch

Prelimnary & Usage

pyenv virualenv 3.7.7 nlp
pyenv activate nlp
pip install -r requirements.txt

python build_dataset.py
python build_vocab.py
python train.py # default training parameter
python evaluate.py # defatul evaluation parameter

Single sentence classification (sentiment classification task)

# example: Convolutional_Neural_Networks_for_Sentence_Classification
├── build_dataset.py
├── build_vocab.py
├── conf
│  ├── dataset
│  │  └── nsmc.json
│  └── model
│  └── sencnn.json
├── evaluate.py
├── experiments
│  └── sencnn
│  └── epochs_5_batch_size_256_learning_rate_0.001
├── model
│  ├── data.py
│  ├── __init__.py
│  ├── metric.py
│  ├── net.py
│  ├── ops.py
│  ├── split.py
│  └── utils.py
├── nsmc
│  ├── ratings_test.txt
│  ├── ratings_train.txt
│  ├── test.txt
│  ├── train.txt
│  ├── validation.txt
│  └── vocab.pkl
├── train.py
└── utils.py

Pairwise-text-classification (paraphrase detection task)

# example: Siamese_recurrent_architectures_for_learning_sentence_similarity
├── build_dataset.py
├── build_vocab.py
├── conf
│  ├── dataset
│  │  └── qpair.json
│  └── model
│  └── siam.json
├── evaluate.py
├── experiments
│  └── siam
│  └── epochs_5_batch_size_64_learning_rate_0.001
├── model
│  ├── data.py
│  ├── __init__.py
│  ├── metric.py
│  ├── net.py
│  ├── ops.py
│  ├── split.py
│  └── utils.py
├── qpair
│  ├── kor_pair_test.csv
│  ├── kor_pair_train.csv
│  ├── test.txt
│  ├── train.txt
│  ├── validation.txt
│  └── vocab.pkl
├── train.py
└── utils.py