【亲测免费】 MAMS-for-ABSA 项目使用教程

MAMS-for-ABSA 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

MAMS-for-ABSA/
├── data/
│   └── (存放预训练的GloVe文件，如glove.840B.300d.txt)
├── src/
│   └── (存放项目的源代码文件)
├── train/
│   └── (存放训练数据文件)
├── .gitattributes
├── LICENSE
├── README.md
├── config.yml
├── preprocess.py
├── test.py
└── train.py

目录结构介绍

• data/: 存放预训练的GloVe文件，如glove.840B.300d.txt。
• src/: 存放项目的源代码文件。
• train/: 存放训练数据文件。
• .gitattributes: Git属性配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件，采用Apache-2.0许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用方法。
• config.yml: 项目的配置文件，用于选择任务、模型和超参数。
• preprocess.py: 数据预处理脚本。
• test.py: 测试脚本。
• train.py: 训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，用于启动训练过程。通过运行该脚本，可以开始训练模型。

python train.py

test.py

test.py 是用于测试模型的脚本。通过运行该脚本，可以对训练好的模型进行测试。

python test.py

preprocess.py

preprocess.py 是数据预处理脚本，用于对数据进行预处理，以便于后续的训练和测试。

python preprocess.py

3. 项目的配置文件介绍

config.yml

config.yml 是项目的配置文件，用于配置任务、模型和超参数。以下是配置文件的主要内容：

# 选择任务类型
mode: term  # 可选值：term（ATSA）或 category（ACSA）

# 基础路径
base_path: /path/to/dataset  # 根据mode选择ATSA或ACSA数据集的路径

# 模型配置
model:
  name: bert  # 模型名称
  batch_size: 32  # 批处理大小
  learning_rate: 0.001  # 学习率

# 其他超参数
epochs: 10  # 训练轮数

配置文件说明

• mode: 选择任务类型，可选值为term（Aspect-Term Sentiment Analysis，ATSA）或category（Aspect-Category Sentiment Analysis，ACSA）。
• base_path: 根据选择的任务类型，指定相应的数据集路径。
• model: 配置模型的名称、批处理大小和学习率等参数。
• epochs: 设置训练轮数。

通过修改config.yml文件，可以灵活地配置项目的任务、模型和超参数，以满足不同的需求。