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text-style-transfer-with-adversarial-network-and-domain-adaptation下载
资源介绍
具有领域自适应功能和注意力模型的非并行文本样式传输（包括对抗网络）
代码已经上传并调试了，尽管其中的模型不是很先进，也欢迎学习我的论文（doi：10.1007 / s10489-020-02077-5）。）
相关论文是
代码1：代码2：
代码：
趋向于办公代码：非办公代码：
代码的：
代码：
开始
首先：从存储库下载yelp和imdb数据集并将其放入数据文件夹（您可以使用data_filter.py和data_filter_2.py预处理数据）；
第二：运行data_filter.py过滤imdb数据集；
第三：下载手套300d 100d，并在config.py和classifier / style.py，classifier / domain.py的对应参数中添加路径。
第四：增加模式路径的相关参数，进行训练；
第五：运行classifier / style.py和域