Att-ChemdNER 项目使用教程

Att-ChemdNER 项目使用教程

Att-ChemdNERAtt-ChemdNER项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/at/Att-ChemdNER

1. 项目的目录结构及介绍

Att-ChemdNER 项目的目录结构如下：

Att-ChemdNER/
├── data/
│   ├── dataset/
│   └── processed/
├── models/
│   ├── bilstm_crf/
│   └── attention/
├── config/
├── scripts/
├── README.md
└── requirements.txt

目录介绍

• data/: 存放数据集和处理后的数据文件。
  • dataset/: 原始数据集文件。
  • processed/: 预处理后的数据文件。
• models/: 存放模型相关的代码和文件。
  • bilstm_crf/: 双向LSTM-CRF模型代码。
  • attention/: 注意力机制相关代码。
• config/: 配置文件目录。
• scripts/: 脚本文件目录，包含数据处理和模型训练的脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，具体包括：

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• evaluate.py: 用于评估模型性能的脚本。
• preprocess.py: 用于数据预处理的脚本。

启动文件介绍

• train.py:

  • 功能：训练模型。
  • 使用方法：在终端运行 python scripts/train.py，根据配置文件进行模型训练。

• evaluate.py:

  • 功能：评估模型性能。
  • 使用方法：在终端运行 python scripts/evaluate.py，根据配置文件进行模型评估。

• preprocess.py:

  • 功能：数据预处理。
  • 使用方法：在终端运行 python scripts/preprocess.py，根据配置文件进行数据预处理。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下，主要包括：

• config.yaml: 主要的配置文件，包含数据路径、模型参数、训练参数等。

配置文件介绍

• config.yaml:
  • 数据路径配置：指定数据集和预处理后数据的路径。
  • 模型参数配置：包括LSTM层数、隐藏层大小、注意力机制参数等。
  • 训练参数配置：包括批次大小、学习率、训练轮数等。

配置文件示例：

data:
  dataset_path: "data/dataset/"
  processed_path: "data/processed/"

model:
  lstm_layers: 2
  hidden_size: 128
  attention_size: 64

train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 50

通过修改 config.yaml 文件，可以调整项目的运行参数和模型配置。

Att-ChemdNERAtt-ChemdNER项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/at/Att-ChemdNER