Question Generation 项目使用教程

Question Generation 项目使用教程

question_generation Neural question generation using transformers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ques/question_generation

1. 项目目录结构及介绍

Question Generation 项目是一个基于transformers的开源项目，用于自动生成问题。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

question_generation/
├── data/                       # 存放数据集相关文件
├── notebooks/                  # Jupyter笔记本，用于实验和数据分析
├── .gitignore                  # 指定git忽略的文件
├── CITATION.cff                # 项目引用文件
├── LICENSE                     # 项目许可证文件
├── README.md                   # 项目说明文件
├── data_collator.py            # 数据合并器，用于处理输入数据
├── eval.py                     # 评估脚本，用于评估模型性能
├── pipelines.py                # 管道脚本，定义了不同的处理流程
├── prepare_data.py             # 数据准备脚本，用于预处理数据
├── question_generation.ipynb   # Jupyter笔记本，用于问题生成实验
├── run_qg.py                   # 运行问题生成模型的脚本
├── trainer.py                  # 训练器，用于模型的训练
└── utils.py                    # 工具函数，用于辅助数据处理和模型操作

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于 run_qg.py 脚本。这个脚本负责加载模型、处理输入数据，并运行问题生成流程。以下是一个简单的启动示例：

from transformers import T5ForConditionalGeneration
from processors import DataCollatorForQuestionGeneration
from trainer import QuestionGenerationTrainer

# 加载模型
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-base')

# 创建数据合并器
data_collator = DataCollatorForQuestionGeneration()

# 创建训练器
trainer = QuestionGenerationTrainer(model=model, data_collator=data_collator)

# 运行训练器
trainer.train()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过代码中的参数进行，而不是通过独立的配置文件。在 run_qg.py 脚本中，你可以设置各种参数，例如模型名称、训练数据路径、评估数据路径等。以下是一些常见配置参数的示例：

# 模型配置
model_name = 't5-base'
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

# 数据集配置
train_dataset_path = 'data/train.json'
eval_dataset_path = 'data/eval.json'

# 训练配置
max_epochs = 3
learning_rate = 5e-5

# 评估配置
eval_steps = 100

在实际使用中，你可能需要根据你的具体需求调整这些参数，以达到最佳的性能。

question_generation Neural question generation using transformers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ques/question_generation