对比主动学习（Contrastive Active Learning）项目启动与配置教程

对比主动学习（Contrastive Active Learning）项目启动与配置教程

contrastive-active-learning Code for the EMNLP 2021 Paper "Active Learning by Acquiring Contrastive Examples" & the ACL 2022 Paper "On the Importance of Effectively Adapting Pretrained Language Models for Active Learning" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/contrastive-active-learning

1. 项目目录结构及介绍

对比主动学习（Contrastive Active Learning，简称CAL）项目是一个针对自然语言处理任务的开源项目，其目的是通过主动学习技术来选择对比性样本，以提高模型的学习效率。项目的目录结构如下：

• acquisition: 实现了不同的采样函数，包括CAL在内的多种主动学习采样方法。
• analysis: 包含了用于分析实验结果的脚本。
• cache: 存储从HuggingFace下载的预训练模型。
• checkpoints: 保存模型训练过程中的检查点。
• data: 存储了用于实验的数据集。
• utilities: 提供了一些辅助性的脚本，例如数据加载器和处理器。
• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目采用GPL-3.0协议。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• run_al.py: 主脚本来运行主动学习实验。
• sys_config.py: 系统配置文件。

每个目录和文件都有其特定的作用，确保项目能够顺利运行并执行主动学习任务。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是run_al.py。这个脚本负责执行主动学习实验。以下是一个基本的命令行示例，展示了如何使用这个启动文件：

python run_al.py --dataset_name sst-2 --acquisition cal

在上面的命令中，--dataset_name指定了要使用的数据集，而--acquisition指定了要使用的采样函数。在这个例子中，使用的是SST-2数据集和CAL采样函数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是sys_config.py。这个文件包含了系统级别的配置信息，如数据集的路径、模型参数等。用户可以根据自己的需要修改这个文件中的配置项。

例如，如果需要更改模型训练时的批次大小或者学习率，可以在sys_config.py中找到相应的配置项并修改。

在开始实验之前，请确保已经正确设置了所有必要的配置项，以保证实验能够按照预期进行。

以上就是对比主动学习项目的启动和配置教程。确保按照上述步骤操作后，就可以开始运行主动学习实验，并通过实验结果来评估不同采样函数的性能。

contrastive-active-learning Code for the EMNLP 2021 Paper "Active Learning by Acquiring Contrastive Examples" & the ACL 2022 Paper "On the Importance of Effectively Adapting Pretrained Language Models for Active Learning" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/contrastive-active-learning