MUSE 项目使用教程

MUSE 项目使用教程

MUSE A library for Multilingual Unsupervised or Supervised word Embeddings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MUSE

1. 目录结构及介绍

MUSE 项目的目录结构如下：

MUSE/
├── data/                       # 存储下载的数据文件
├── demo.ipynb                  # Jupyter Notebook 用于演示
├── evaluate.py                 # 用于评估单语言或跨语言词向量质量的脚本
├── get_evaluation.sh           # 脚本用于下载评估数据集
├── LICENSE                     # 项目许可证文件
├── README.md                   # 项目说明文件
├── supervised.py               # 监督学习方法的主脚本
├── unsupervised.py             # 无监督学习方法的主脚本
└── ...

• data/ 目录用于存放项目所需的数据文件，如预训练的词向量、评估数据集等。
• demo.ipynb 是一个 Jupyter Notebook 文件，用于演示如何使用 MUSE 进行跨语言词向量训练和评估。
• evaluate.py 脚本用于在多个任务上评估单语言或跨语言词向量的质量。
• get_evaluation.sh 脚本用于从网络下载评估所需的数据集。
• LICENSE 文件包含了项目的许可证信息。
• README.md 文件包含了项目的基本信息和说明。
• supervised.py 和 unsupervised.py 分别是监督学习和无监督学习方法的主脚本，用于训练跨语言词向量。

2. 项目的启动文件介绍

MUSE 项目没有特定的启动文件。根据需要运行相应的 Python 脚本即可开始使用项目。例如：

• 使用 supervised.py 进行监督学习训练：

  python supervised.py --src_lang [源语言] --tgt_lang [目标语言] --src_emb [源语言词向量路径] --tgt_emb [目标语言词向量路径] --n_refinement [迭代次数] --dico_train [字典路径]
  

• 使用 unsupervised.py 进行无监督学习训练：

  python unsupervised.py --src_lang [源语言] --tgt_lang [目标语言] --src_emb [源语言词向量路径] --tgt_emb [目标语言词向量路径] --n_refinement [迭代次数]
  

• 使用 evaluate.py 进行词向量质量评估：

  python evaluate.py --src_lang [源语言] --src_emb [源语言词向量路径] --max_vocab [词汇表最大大小]
  

3. 项目的配置文件介绍

MUSE 项目没有专门的配置文件。所有的参数都在运行 Python 脚本时通过命令行参数传递。可以在脚本的命令行参数中指定各种选项，如源语言和目标语言、词向量路径、迭代次数等。例如：

• 在 supervised.py 脚本中，可以通过 --dico_train 参数指定训练用的双语文本字典路径。
• 在 unsupervised.py 脚本中，可以通过 --n_refinement 参数指定迭代的次数。
• 在 evaluate.py 脚本中，可以通过 --max_vocab 参数限制评估时使用的词汇表大小。

通过命令行参数的灵活配置，用户可以根据自己的需求调整项目运行时的行为。

MUSE A library for Multilingual Unsupervised or Supervised word Embeddings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MUSE