RL-based-Graph2Seq-for-NQG 项目使用教程

RL-based-Graph2Seq-for-NQG 项目使用教程

RL-based-Graph2Seq-for-NQG 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rl/RL-based-Graph2Seq-for-NQG

1. 项目的目录结构及介绍

RL-based-Graph2Seq-for-NQG/
├── data/
│   ├── squad-split1/
│   └── squad-split2/
├── src/
│   ├── main.py
│   └── ...
├── config/
│   ├── squad_split1/
│   │   ├── graph2seq_static_bert_finetune_word_70k_0.4_bs_60.yml
│   │   └── rl_graph2seq_static_bert_finetune_word_70k_0.4_bs_60.yml
│   └── squad_split2/
│       └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放预处理后的数据集，包括 squad-split1 和 squad-split2。
• src/: 项目的源代码目录，包含主要的 Python 脚本文件 main.py 和其他辅助文件。
• config/: 配置文件目录，包含不同数据集的配置文件，如 graph2seq_static_bert_finetune_word_70k_0.4_bs_60.yml 和 rl_graph2seq_static_bert_finetune_word_70k_0.4_bs_60.yml。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• LICENSE: 项目许可证文件，本项目使用 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本介绍、使用方法和参考文献。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了运行该项目所需的 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责加载配置文件并启动模型训练或评估。以下是该文件的主要功能：

• 加载配置文件: 通过命令行参数指定配置文件路径，加载相应的配置。
• 数据加载: 根据配置文件中的路径加载预处理后的数据集。
• 模型训练: 根据配置文件中的参数进行模型训练，支持从预训练模型进行微调。
• 模型评估: 支持加载预训练模型并在测试集上进行评估。

使用示例

python main.py -config config/squad_split1/graph2seq_static_bert_finetune_word_70k_0.4_bs_60.yml

3. 项目的配置文件介绍

配置文件结构

配置文件采用 YAML 格式，包含以下主要部分：

• 数据集路径: 指定训练、验证和测试数据集的路径。
• 模型参数: 定义模型的超参数，如学习率、批量大小等。
• 输出路径: 指定模型输出路径，用于保存训练后的模型和日志文件。
• 预训练模型路径: 指定预训练模型的路径，用于微调或加载。

示例配置文件

# config/squad_split1/graph2seq_static_bert_finetune_word_70k_0.4_bs_60.yml

dataset:
  trainset: data/squad-split1/train.json
  devset: data/squad-split1/dev.json
  testset: data/squad-split1/test.json

model:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 60
  epochs: 10

output:
  out_dir: output/squad_split1

pretrained:
  path: pretrained_models/graph2seq_static_bert_finetune_word_70k_0.4_bs_60.pth

配置文件说明

• dataset: 定义数据集的路径，包括训练集、验证集和测试集。
• model: 定义模型的超参数，如学习率、批量大小和训练轮数。
• output: 定义输出路径，用于保存训练后的模型和日志文件。
• pretrained: 定义预训练模型的路径，用于微调或加载。

通过配置文件，用户可以灵活地调整模型的训练和评估参数，以适应不同的数据集和任务需求。

RL-based-Graph2Seq-for-NQG 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rl/RL-based-Graph2Seq-for-NQG