开源项目 gen-arg 常见问题解决方案

开源项目 gen-arg 常见问题解决方案

gen-arg Code for paper "Document-Level Argument Extraction by Conditional Generation". NAACL 21' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gen-arg

项目基础介绍

gen-arg 是一个用于文档级论点抽取的开源项目，基于条件生成技术。该项目的主要目标是从文档中提取论点，并生成相应的论点结构。项目的主要编程语言是 Python，并依赖于 PyTorch、Transformers 和 PyTorch Lightning 等深度学习框架。

新手使用注意事项及解决方案

1. 环境配置问题

问题描述：
新手在配置项目环境时，可能会遇到依赖库版本不兼容的问题，导致项目无法正常运行。

解决步骤：

1. 检查依赖库版本：
   确保安装的依赖库版本与项目要求的版本一致。项目要求的依赖库版本如下：

   • pytorch=1.6
   • transformers=3.1.0
   • pytorch-lightning=1.0.6
   • spacy=2.3.2

2. 使用虚拟环境：
   建议使用 virtualenv 或 conda 创建一个独立的虚拟环境，以避免与其他项目的依赖库冲突。

3. 安装依赖：
   在虚拟环境中运行以下命令安装依赖库：

   pip install -r requirements.txt
   

2. 数据集下载问题

问题描述：
新手在下载项目所需的数据集时，可能会遇到网络问题或权限问题，导致无法获取数据。

解决步骤：

1. 检查网络连接：
   确保网络连接正常，能够访问 AWS S3 存储桶。

2. 使用 AWS CLI：
   如果网络连接正常，但仍然无法下载数据，可以使用 AWS CLI 工具进行下载。首先安装 AWS CLI，然后运行以下命令：

   aws s3 cp s3://gen-arg-data/checkpoints/ ./ --recursive
   

3. 手动下载：
   如果 AWS CLI 无法使用，可以手动下载数据集文件。根据项目文档中的说明，使用 wget 命令下载所需的文件：

   wget https://gen-arg-data.s3.us-east-2.amazonaws.com/wikievents/data/<split>.jsonl
   

3. 模型预测问题

问题描述：
新手在运行模型预测时，可能会遇到模型加载失败或预测结果不正确的问题。

解决步骤：

1. 检查模型路径：
   确保模型文件路径正确，并且模型文件已经成功下载并放置在正确的目录中。

2. 加载模型：
   使用项目提供的脚本加载模型，并确保模型加载成功。例如：

   from src.genie import load_model
   model = load_model('path/to/checkpoint')
   

3. 运行预测：
   使用项目提供的预测脚本运行模型预测，并检查输出结果是否符合预期。例如：

   python predict.py --input input.jsonl --output output.jsonl
   

通过以上步骤，新手可以更好地理解和使用 gen-arg 项目，解决常见的配置、数据集和模型预测问题。

gen-arg Code for paper "Document-Level Argument Extraction by Conditional Generation". NAACL 21' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gen-arg