美好的一天，我是一个对NLP感兴趣的学生。我在AllenNLP的主页上看到了这个演示，上面写着：
该模型是使用 GloVe 嵌入的简单 LSTM，该嵌入在斯坦福情绪树库的二元分类设置上进行训练。它在测试集上实现了大约 87% 的准确率。
是否有任何参考示例代码或任何教程，我可以遵循这些来复制此结果，以便我可以了解有关此主题的更多信息？我正在尝试获得回归输出(而不是分类(。
我希望有人能为我指出正确的方向。任何帮助都非常感谢。谢谢！
AllenAI提供了所有代码作为示例和Git上的lib开源，包括AllenNLP。
我在这里找到了该示例的确切运行方式：https://github.com/allenai/allennlp/blob/master/allennlp/tests/data/dataset_readers/stanford_sentiment_tree_bank_test.py
但是，要使其成为回归任务，您必须直接在 Pytorch 上进行调整，这是 AllenNLP 的基础技术。