InterGCN-ABSA
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[COLING 2020] Jointly Learning Aspect-Focused and Inter-Aspect Relations with Graph Convolutional Networks for Aspect Sentiment Analysis
作者你好呀,我想请问一下,论文里对这两个图'.graph_af'和'.graph_inter'的描述和代码里的是搞混了吗?不知道是不是我理解错了,就是'.graph_af'的代码其实是写'.graph_inter'的文件里的。还有emm,方便告诉一下参数设置吗?我跑的结果和论文里还相差有点距离~
关于数据集的问题
作者您好!跑通了您的代码,并在您原有的数据集上得到了较好的效果。但当我采用了一些方面词超过3个的数据集时,训练过程难以收敛。在阅读了您的文章后,我怀疑是否是因为我没有对代码中的语法依存树进行调整?请问我该如何调整?谢谢!!!
当我执行python train.py 时出现了KeyError: 'lstm' 报错 ;当我执行bash run_intergcn.sh时,出现了AttributeError: 'INTERGCN' object has no attribute 'affine1' 的错误
您好,想请求一个问题:论文里的rest15的训练集和测试集分别是1610和802条,而代码里con_datasets目录下rest15的训练集和测试集分别是1204,542条(除了lap14和rest14实际与论文的一致,rest15和rest16对应论文数据条数都不一致)???
您好!读了您的代码,generate_graph_for_aspect生成的.graph_af文件,但代码里面对应的却是论文里的A^inter矩阵,反而generate_position_con_graph生成的是.graph_inter文件,对应的却是论文里的A^F。不知道是否是我理解有误,想问下是否两个文件的内容写反了。 而且,intergcn模型的forward函数中,adj对应的应该是论文里的A^F,但看代码貌似对应的是A^inter。 如果有时间,希望能解答一下,十分感谢您的研究工作!
查看图文件
您好,请问生成的.graph_inter等图文件有什么方法可以查看文件吗,我打开之后是一些乱码。谢谢。
Error occurs when performing the code below according to README.md's method ```python3 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python3 train.py --model_name intergcn --dataset rest14 --save True --learning_rate 1e-3 --seed 29 --batch_size 16 ``` But when...
adjacency matrix是没有tokenize之前获得的,但由于bert使用的分词算法文本tokenize之后token可能和之前原本text位置对应不上,adjacency matrix不需额外处理一下吗,我在代码中好像没有看到相关操作,希望解答!谢谢!
Hi, Thank u for sharing ur code with us. Could u please provide the code used for preparing .raw files? Thank u in advance