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[TKDE] Knowledge Graph Augmented Network Towards Multiview Representation Learning for Aspect-based Sentiment Analysis

Results 11 KGAN issues
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from model.bert_vanill import BERT_vanilla这个模块作者可以上传不,谢谢

你好,请问在代码中is_bert=1时 ,loss不下降,acc和f1很低 ,是怎么回事

跑的时候遇到这个:RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 报一大串这种:/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/Indexing.cu:658: indexSelectLargeIndex: block: [146,0,0], thread: [38,0,0] Assertion `srcIndex < srcSelectDimSize` failed. 然后最后指向 squeeze_embedding 中的 x = x[x_sort_idx] 网上搜是说输入长度比Bert规定要大,请问应该怎么解决?

你好,你源码给的数据集不完整,是不是可以直接从(https://github.com/DeepLearnXMU/PSSAttention/tree/master/TNet(%2BAS)/dataset)中下载呢?

你好 谷歌盘里面只看到 laptop的 _graph_analogy.pkl 请问有其余两个数据集的吗

在进行模型的Bert实现的训练过程中,我使用的参数和学习率与默认参数一致,但是训练结果很差,模型对训练集的拟合程度甚至无法达到50%,请问是参数的问题吗,如果是,请问Bert模型的训练参数是怎样设置的呢?

你好,请问bert的问题解决了吗

您好!感谢您的代码,请问wordnet在代码中是如何被使用的呢?

Traceback (most recent call last): File "D:\研究生文件\文献\自然语言处理\代码集\KGAN-2.0\KGAN-2.0\main_total.py", line 493, in a_acc, a_f1, a_time = train_bert(args, times=i) File "D:\研究生文件\文献\自然语言处理\代码集\KGAN-2.0\KGAN-2.0\main_total.py", line 193, in train_bert dataset, graph_embeddings, n_train, n_test = build_dataset(args=args, is_bert=True) File...

Hi, I'm trying to train the KGE using a different KG ( not WordNet or Wikidata). So, can you update the repo with the KGE code used for training on...