PyTorch深度学习模型被应用于文档分类，以Hedwig为代表

此回购包含滑铁卢大学数据系统小组实施的用于文档分类的PyTorch深度学习模型。 楷模 ：DocBERT：文档分类的BERT ：用于文件分类的正则化LSTM ：用于极端多标签文本分类的CNN ：分层注意力网络 ：字符级卷积网络 ：用于句子分类的CNN 每个模型目录都有一个README.md其中包含更多详细信息。 设置PyTorch Hedwig专为Python 3.6和 0.4设计。 PyTorch建议使用Anaconda来管理您的环境。 我们建议创建一个自定义环境，如下所示： $ conda create --name castor python=3.6 $ source activate castor 并按如下方式安装PyTorch： $ conda install pytorch=0.4.1 cuda92 -c pytorch 我们使用的其他Pyth