分布式签名在少量样本文本分类中的应用教程

分布式签名在少量样本文本分类中的应用教程

1. 目录结构及介绍

该项目基于GitHub，地址是：https://github.com/YujiaBao/Distributional-Signatures，主要用于实现ICLR 2020论文《Few-shot Text Classification with Distributional Signatures》中提出的方法。以下是项目的目录结构及其简介：

Distributional-Signatures/
│
├── assets          # 可能存放非代码资源文件
├── bin             # 包含脚本文件，用于运行不同的基线方法
├── src             # 核心源代码目录
│   ├── dataset     # 数据集处理相关代码
│   ├── main.py     # 程序入口，支持训练、测试和微调模式
│   └── README.md   # 源代码内部的说明文档
├── data            # 处理后数据存放位置（需自行下载或处理）
├── .gitignore      # 忽略上传到Git的文件列表
├── LICENSE         # 项目使用的MIT许可证
├── README.md       # 主要的项目介绍和快速指南
└── requirements.txt # 可能存在的项目依赖列表（未直接提供，但通常应该有）

2. 项目的启动文件介绍

• main.py: 这是项目的主要执行文件，通过它你可以控制程序的三种主要运行模式：train, test, 和 finetune。
  • train: 使用训练数据采样的小批量进行元模型训练。
  • test: 在测试数据上评估当前的元模型，通过1000个随机样本。
  • finetune: 首先在训练数据上训练一个全监督的分类器，然后对每个来自测试数据的支持集进行微调。

运行该文件时，可以通过命令行参数指定不同模式，并且可以调整更多的配置以适应特定实验需求。

3. 项目的配置文件介绍

虽然这个项目直接操作是通过代码中的参数和命令行参数来配置的，而不是通过单独的配置文件，重要的是理解如何通过修改main.py或其他指定的脚本（如位于bin/下的脚本）中的默认设置来进行配置。例如，数据路径、模型参数、学习率等都可以通过修改这些代码中的变量来定制。

对于更细粒度的配置，比如数据集的具体处理逻辑或模型超参数，查阅src/dataset/loader.py和模型定义相关的代码部分来了解如何调整。由于没有明确列出配置文件，开发者应直接编辑代码或者使用命令行参数来适应不同环境和实验要求。

为了运行项目，确保安装了必要的Python库，比如PyTorch、Numpy、torchtext等，并遵循README.md中提供的快速入门指南或在命令行中使用适当的指令来开始训练、测试或微调过程。如果遇到Mac OS下的特定错误，考虑查看贡献者提供的修复方法。