skweak项目使用教程

skweak项目使用教程

skweak skweak: A software toolkit for weak supervision applied to NLP tasks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/skweak

1. 项目目录结构及介绍

skweak项目是一个基于Python的软件工具包，用于自然语言处理（NLP）任务的弱监督学习。以下是项目的目录结构及其简单介绍：

• .github/: 存放GitHub Actions工作流配置文件。
• data/: 存储项目使用的数据文件。
• examples/: 包含示例代码，用于演示如何使用skweak。
• skweak/: 核心代码库，包含实现弱监督功能的Python模块。
• tests/: 测试代码，用于确保代码的稳定性和功能完整性。
• .gitignore: 指定Git忽略的文件和目录。
• LICENSE.txt: MIT许可证文件，说明项目的许可协议。
• README.md: 项目说明文件，提供项目信息和基本使用方法。
• poetry.lock和pyproject.toml: 用于Python包管理，定义项目依赖和环境。

2. 项目的启动文件介绍

在examples/目录下通常会有一个或多个启动文件（例如example.py），这些文件展示了如何初始化并使用skweak工具包。以下是一个简单示例：

# 引入必要的库
import spacy
from skweak import heuristics, gazetteers, generative, utils

# 加载Spacy模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# 创建一个文档
doc = nlp("Your text goes here.")

# 应用标签函数
doc = ...  # 具体的标签函数应用过程

# 聚合标签函数的结果
doc = ...  # 使用HMM模型或其他方法聚合结果

# 可视化结果
utils.display_entities(doc, "model_name")

启动文件通常包含了从文本数据加载到使用skweak进行弱监督标注，再到最终模型训练的完整流程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置通常通过pyproject.toml文件进行，这是一个用于定义Python项目依赖和构建系统的配置文件。以下是pyproject.toml文件的一个示例：

[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[tool.poetry]
name = "skweak"
version = "0.3.1"
description = "A software toolkit for weak supervision applied to NLP tasks"
authors = ["Pierre Lison <pierre.lison@ norge.no>", "Jeremy Barnes <jeremy.barnes@ norge.no>", "Aliaksandr Hubin <aliaksandr.hubin@ norge.no>"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.6"
spacy = "^3.0.0"
hmmlearn = "^0.3.0"
pandas = "^0.23"
numpy = "^1.18"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.0"

这个配置文件指定了项目名称、版本、描述、作者以及项目依赖。通过编辑这个文件，可以添加或更新项目的依赖项，以便在安装时自动解决依赖关系。

skweak skweak: A software toolkit for weak supervision applied to NLP tasks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/skweak