SentEval安装与配置指南

SentEval安装与配置指南

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

1. 项目基础介绍

SentEval是一个用于评估句子编码质量的Python库。它通过将编码作为特征用于一系列的“迁移”任务来评估其泛化能力。SentEval目前包括17个下游任务，同时还包含10个探测任务，用于评估句子编码中包含了哪些语言属性。该项目旨在简化通用固定大小句子表示的研究和开发。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术：

• 用于句子嵌入的评估。
• 迁移任务和探测任务。

框架：

• PyTorch：用于实现深度学习模型。
• scikit-learn：用于机器学习模型的训练和评估。
• NumPy/SciPy：用于数值计算。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python 2/3
• NumPy
• SciPy
• PyTorch (版本 >= 0.4)
• scikit-learn (版本 >= 0.18.0)

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地环境：

   git clone https://github.com/facebookresearch/SentEval.git
   cd SentEval
   

2. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载迁移任务数据集： 进入data/downstream目录，并运行以下脚本来自动下载和预处理数据集：

   ./get_transfer_data.bash
   

4. （可选）如果你需要使用探测任务，它们默认已经包含在data/probing目录中。

5. 为了运行示例脚本，你需要下载预训练的句子编码器模型。以下是为InferSent模型下载示例代码的步骤：

   curl -Lo examples/infersent1.pkl https://dl.fbaipublicfiles.com/senteval/infersent/infersent1.pkl
   curl -Lo examples/infersent2.pkl https://dl.fbaipublicfiles.com/senteval/infersent/infersent2.pkl
   

6. 运行示例脚本（例如， Bow 模型）来评估句子编码的质量：

   python examples/bow.py
   

请确保按照项目的文档和示例脚本来调整参数和配置，以便正确执行评估任务。

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