SF-ID-Network-For-NLU 项目使用教程

SF-ID-Network-For-NLU 项目使用教程

SF-ID-Network-For-NLUThis is the source implementation of ACL2019 accepted paper: A Novel Bi-directional Interrelated Model for Joint Intent Detection and Slot Filling(https://www.aclweb.org/anthology/P19-1544).项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sf/SF-ID-Network-For-NLU

1. 项目的目录结构及介绍

SF-ID-Network-For-NLU/
├── data/
│   └── (数据文件)
├── docs/
│   └── (文档文件)
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
├── train_ID_only.py
├── train_slot_only.py
├── utils.py

• data/: 存放训练和测试数据文件的目录。
• docs/: 存放项目文档的目录。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• train.py: 主训练脚本。
• train_ID_only.py: 仅用于意图检测的训练脚本。
• train_slot_only.py: 仅用于槽填充的训练脚本。
• utils.py: 工具函数脚本。

2. 项目的启动文件介绍

• train.py: 主训练脚本，用于联合训练意图检测和槽填充模型。
• train_ID_only.py: 仅用于意图检测的训练脚本。
• train_slot_only.py: 仅用于槽填充的训练脚本。

3. 项目的配置文件介绍

• requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python库及其版本。使用以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

• README.md: 提供了项目的详细介绍、安装步骤和使用说明。建议在开始使用项目前仔细阅读此文件。

SF-ID-Network-For-NLUThis is the source implementation of ACL2019 accepted paper: A Novel Bi-directional Interrelated Model for Joint Intent Detection and Slot Filling(https://www.aclweb.org/anthology/P19-1544).项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sf/SF-ID-Network-For-NLU