开源项目 `ner-bert` 使用教程

开源项目 ner-bert 使用教程

ner-bert项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/ner-bert

1. 项目的目录结构及介绍

ner-bert/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── ner_model.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据文件，包括原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• models/: 包含模型定义文件，如 ner_model.py。
• notebooks/: Jupyter 笔记本示例。
• scripts/: 包含训练 (train.py) 和评估 (evaluate.py) 脚本。
• config/: 配置文件 (config.yaml) 存放位置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

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：

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• evaluate.py: 用于评估模型性能的脚本。

train.py

该脚本负责加载数据、配置模型参数并进行训练。使用方法如下：

python scripts/train.py --config config/config.yaml

evaluate.py

该脚本用于评估训练好的模型在测试集上的性能。使用方法如下：

python scripts/evaluate.py --model_path path/to/model --data_path path/to/data

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 config/ 目录下，名为 config.yaml。该文件包含了训练和评估过程中所需的各项参数配置。

config.yaml 示例

model:
  name: "bert-base-uncased"
  num_labels: 9

training:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 5e-5

data:
  train_path: "data/processed/train.txt"
  dev_path: "data/processed/dev.txt"
  test_path: "data/processed/test.txt"

• model: 模型相关配置，如模型名称和标签数量。
• training: 训练相关配置，如批次大小、训练轮数和学习率。
• data: 数据路径配置，包括训练集、验证集和测试集的路径。

通过修改 config.yaml 文件，可以灵活调整训练和评估过程中的各项参数。

ner-bert项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/ner-bert