TextClassification-Keras

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HAN中的Document编码形式似乎不妥？

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https://github.com/ShawnyXiao/TextClassification-Keras/blob/a447bd9b0561a9364482e0e77eee9214d97d9887/model/HAN/main.py#L22 如上line22-25这4行代码，所示编码过程好像如下： Step1: 强行在document(所有句子)后面padding一次，而不是在每个句子后面都padding一次，形如：（---表示句子） -----------,------,--- ------------,-------- --,000000000000000000 00000000000000000000 Step2: 强行把document按maxlen_sentence(假设为20)划分看，而非原本句子的自然划分，形如：（|表示向量划分） -----------,------,---|------------,--------|--,000000000000000000|00000000000000000000 我认为，应该是每个句子内先进行Word Level的编码，然后再进行句子间的Sentence Level编码？形如： ----------- 000000 000|------000000 00000000|-- -------------00000|----------0000000000 大家如何看待？

liuyaox

HAN报错

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不知道有没有人调通HAN，我在最后fit的时候报了一个维度不不匹配的错误，错误显示：Input输入时需要三维，但是实际获取的是二维（句子数目，句长）

DingYunxia

请问大神：在TextAttBiRNN中怎么输出Encoder中某个词对最后预测的权重值啊？

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Hello! Could you tell me, please, how can I use your code on my own data? For example I have a vectors of words organised by tf-idf scheme. What should...

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