**已弃用** 此仓库已被弃用。 请访问以获取我们最新的大规模无监督预训练和微调代码。 如果您仍想使用此代码库，请参阅带有标签的发行版，并安装必需的软件/相关性，这些软件/相关性在该日期公开发布。 PyTorch无监督情绪发现 该代码库包含预训练的二进制情感和多模型情感分类模型，以及用于重现我们一系列大规模预训练+传输NLP论文的结果的代码：并。 这项工作源于对OpenAI的“论文进行复制，分析和缩放的愿望。 该存储库中使用的技术是通用的，我们易于使用的命令行界面可用于在您自己的困难分类数

文本分类模型 在Pytorch中实现最新的文本分类模型 实施模型 fastText：fastText模型， TextCNN：提出的用于文本分类的CNN TextRNN：用于文本分类的双向LSTM网络 RCNN：在提出的的RCNN模型的实现 CharCNN： 提出的字符级CNN的实现 带有注意力的Seq2seq ：，从注意实现seq2seq模型 变压器：提出的变压器模型的实现 要求 Python-3.5.0 熊猫0.23.4 Numpy-1.15.2 Spacy-2.0.13 Pytor