Contriever 项目使用教程

Contriever 项目使用教程

contriever Contriever: Unsupervised Dense Information Retrieval with Contrastive Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/contriever

1. 项目目录结构及介绍

Contriever 项目的目录结构如下：

contriever/
├── data_scripts/
│   └── ...
├── example_scripts/
│   └── ...
├── src/
│   └── ...
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── eval_beir.py
├── evaluate_retrieved_passages.py
├── finetuning.py
├── generate_passage_embeddings.py
├── passage_retrieval.py
├── preprocess.py
├── requirements.txt
└── train.py

目录结构介绍

• data_scripts/: 包含数据处理脚本。
• example_scripts/: 包含示例脚本。
• src/: 包含项目的主要源代码。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• eval_beir.py: BEIR 基准测试脚本。
• evaluate_retrieved_passages.py: 评估检索到的段落脚本。
• finetuning.py: 微调模型脚本。
• generate_passage_embeddings.py: 生成段落嵌入脚本。
• passage_retrieval.py: 段落检索脚本。
• preprocess.py: 数据预处理脚本。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• train.py: 模型训练脚本。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是 Contriever 项目的主要启动文件，用于训练模型。以下是启动文件的基本使用方法：

python train.py --model_name_or_path facebook/contriever --output_dir output_model

参数说明

• --model_name_or_path: 预训练模型的路径或名称。
• --output_dir: 训练后模型的输出目录。

3. 项目配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了 Contriever 项目所需的所有依赖库。你可以使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

配置文件内容示例

transformers==4.12.0
torch==1.9.0
numpy==1.21.2
...

CONTRIBUTING.md

CONTRIBUTING.md 文件提供了如何为项目贡献代码的指南，包括代码风格、提交规范等。

CODE_OF_CONDUCT.md

CODE_OF_CONDUCT.md 文件定义了项目的行为准则，确保所有贡献者都能在一个友好和尊重的环境中工作。

通过以上内容，你可以快速了解 Contriever 项目的目录结构、启动文件和配置文件，并开始使用该项目。

contriever Contriever: Unsupervised Dense Information Retrieval with Contrastive Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/contriever