Question Generation 项目使用教程
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。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考