Bert-TextClassification 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/Bert-TextClassification 1. 项目目录结构及介绍
Bert-TextClassification/
├── BertATT/
├── BertCNN/
├── BertCNNPlus/
├── BertDPCNN/
├── BertHAN/
├── BertLSTM/
├── BertOrigin/
├── BertRCNN/
├── Models/
├── Processors/
├── Utils/
├── docs/
│ └── Bert.md
├── LICENSE
├── README.md
├── main.py
├── multi_main.py
├── requirements.txt
├── run_Multi_CNews.py
├── run_SST2.py
├── run_THUCNews.py
├── run_ag_news.py
├── run_dbpedia.py
├── run_imdb.py
├── run_yahoo_answers.py
├── run_yelp_review_full.py
├── run_yelp_review_polarity.py
└── train_evalute.py
目录结构介绍
- BertATT/, BertCNN/, BertCNNPlus/, BertDPCNN/, BertHAN/, BertLSTM/, BertOrigin/, BertRCNN/: 这些目录包含了基于Bert的不同文本分类模型的实现。
- Models/: 存放模型的定义文件。
- Processors/: 存放数据处理相关的文件。
- Utils/: 存放工具函数和辅助文件。
- docs/: 存放项目文档，如
Bert.md。 - LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的介绍和使用说明。
- main.py: 项目的主启动文件。
- multi_main.py: 多任务处理的启动文件。
- requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
- run_Multi_CNews.py, run_SST2.py, run_THUCNews.py, run_ag_news.py, run_dbpedia.py, run_imdb.py, run_yahoo_answers.py, run_yelp_review_full.py, run_yelp_review_polarity.py: 这些文件是针对不同数据集的运行脚本。
- train_evalute.py: 训练和评估模型的脚本。
2. 项目的启动文件介绍
main.py
main.py 是项目的主启动文件，负责初始化模型、加载数据、训练和评估模型。你可以通过以下命令启动项目：
python main.py
multi_main.py
multi_main.py 是多任务处理的启动文件，适用于需要同时处理多个任务的场景。你可以通过以下命令启动多任务处理：
python multi_main.py
3. 项目的配置文件介绍
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了项目运行所需的Python包及其版本。你可以使用以下命令安装所有依赖：
pip install -r requirements.txt
LICENSE
LICENSE 文件描述了项目的开源许可证类型，确保项目的使用和分发符合许可证的要求。
README.md
README.md 文件是项目的介绍和使用说明，包含了项目的概述、安装步骤、使用方法等信息。建议在开始使用项目前仔细阅读该文件。
docs/Bert.md
docs/Bert.md 文件是关于Bert模型的详细文档，包含了模型的介绍、使用方法、实验结果等信息。如果你需要深入了解Bert模型的使用，可以参考该文档。