SentEval 使用教程

SentEval 使用教程

SentEval A python tool for evaluating the quality of sentence embeddings. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SentEval

1. 项目的目录结构及介绍

SentEval 是一个用于评估句子嵌入质量的 Python 工具。项目目录结构如下：

SentEval/
├── data/
│   ├── downstream/
│   │   └── ... (下游任务数据集)
│   └── probing/
│       └── ... (探测任务数据集)
├── examples/
│   ├── bow.py
│   ├── infersent.py
│   ├── skipthought.py
│   ├── gensen.py
│   └── googleuse.py
├── senteval/
│   ├── __init__.py
│   ├── engine.py
│   ├── tasks.py
│   └── ... (其他相关模块)
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── setup.py

• data/：包含下游任务和探测任务的数据集。
• examples/：包含使用不同句子编码器的示例脚本。
• senteval/：包含 SentEval 的核心代码和模块。
• .gitignore：定义了 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的许可文件。
• README.md：项目的说明文档。
• setup.py：项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

SentEval 的启动文件主要是 examples/ 目录下的示例脚本，例如 bow.py。以下是一个简单的启动文件介绍：

# bow.py
import senteval

# 定义准备函数（可选），用于构建词汇表和词向量字典
def prepare(params, samples):
    # 这里可以实现词汇表和词向量的构建
    pass

# 定义批处理函数，将文本句子转换为句子嵌入
def batcher(params, batch):
    # 这里可以实现将文本句子转换为句子嵌入的代码
    # 返回一个包含句子嵌入的 numpy 数组
    return sentence_embeddings

# 设置 SentEval 参数
params = {
    'task_path': 'path/to/data',
    'usepytorch': True,
    'kfold': 10
}

# 创建 SentEval 引擎实例
se = senteval.engine.SE(params, batcher, prepare)

# 定义要评估的下游任务
transfer_tasks = ['MR', 'SST2', 'STS14']
results = se.eval(transfer_tasks)

3. 项目的配置文件介绍

SentEval 的配置主要通过修改 params 字典来完成。以下是一个配置文件的示例：

# 配置文件示例
params = {
    'task_path': 'path/to/SentEval/data',  # 数据集路径
    'seed': 42,  # 随机种子
    'usepytorch': True,  # 是否使用 PyTorch
    'kfold': 10,  # 交叉验证的折数

    # 分类器参数
    'classifier': {
        'nhid': 0,  # 隐藏层大小（0 表示逻辑回归）
        'optim': 'adam',  # 优化器
        'batch_size': 64,  # 批大小
        'tenacity': 5,  # 持续次数
        'epoch_size': 4  # 时代大小
    }
}

以上配置文件中，task_path 需要指向 SentEval 数据集的实际路径，usepytorch 根据 GPU 可用性设置为 True 或 False，其他参数可以根据具体需求进行调整。

SentEval A python tool for evaluating the quality of sentence embeddings. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SentEval