THUNLP OpenQA 项目常见问题解决方案

THUNLP OpenQA 项目常见问题解决方案

OpenQA The source code of ACL 2018 paper "Denoising Distantly Supervised Open-Domain Question Answering". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/OpenQA

项目基础介绍

THUNLP OpenQA 是一个开源项目，旨在研究开放域问答系统。该项目基于 ACL 2018 论文 "Denoising Distantly Supervised Open-Domain Question Answering" 的源代码。项目主要使用 Python 编程语言，依赖 pytorch、numpy、scikit-learn 等常见机器学习库。

新手常见问题及解决步骤

问题一：项目依赖库安装

问题描述：新手在使用项目时，可能会遇到依赖库安装不全或版本冲突的问题。

解决步骤：

1. 确保已经安装了 Python（建议使用 Python 3.6 或以上版本）。
2. 在项目根目录下，使用以下命令安装所需的依赖库：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 如果遇到版本冲突，尝试使用 pip install <库名>==<版本号> 指定版本进行安装。

问题二：数据集准备

问题描述：新手可能不清楚如何准备和格式化数据集。

解决步骤：

1. 下载项目所需的数据集（Quasar-T、SearchQA 和 TrivialQA），放置在项目根目录下的 data/ 文件夹中。
2. 按照项目要求的格式预处理数据集，具体格式如下：
   • 训练集、验证集和测试集的文本文件格式为 train.txt、dev.txt 和 test.txt，每行的格式为 ["question": question, "answers": [answer1, answer2]]。
   • 文档集的文本文件格式为 train.json、dev.json 和 test.json，每行的格式为 ["question": question, "document": document1]。
3. 确保数据集格式正确无误。

问题三：模型训练和测试

问题描述：新手可能不知道如何进行模型训练和测试。

解决步骤：

1. 使用以下命令预训练段落读取器（Paragraph Reader）：

   python main.py --batch-size 256 --model-name quasart_reader --num-epochs 10 --dataset quasart --mode reader
   

2. 使用以下命令预训练段落选择器（Paragraph Selector）：

   python main.py --batch-size 64 --model-name quasart_selector --num-epochs 10 --dataset quasart --mode selector --pretrained models/quasart_reader.mdl
   

3. 使用以下命令训练整个模型：

   python main.py --batch-size 32 --model-name quasart_all --num-epochs 10 --dataset quasart --mode all --pretrained models/quasart_selector.mdl
   

4. 按照上述步骤完成训练后，可以使用测试集进行测试，评估模型的性能。

以上为新手在使用 THUNLP OpenQA 项目时可能遇到的三个常见问题及解决步骤。希望对您有所帮助。

OpenQA The source code of ACL 2018 paper "Denoising Distantly Supervised Open-Domain Question Answering". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/OpenQA